거의 실시간으로 정통 시험 경험을 공부하기위한 학제 간 및 다중 모달 실험 설계

요약

시험 경험의 실시간 영향을 조사하여 학생들이 고등 교육 환경 및 과제에서 경험하는 정서적 현실을 평가하기 위해 실험적인 디자인이 개발되었습니다. 이 디자인은 학제간 (예를 들어, 교육 심리학, 생물학, 생리학, 공학) 및 다중 모달 (예를 들어, 타액 마커, 측량, 전기 경 센서) 접근법의 결과입니다.

초록

지난 10년 동안 교육 환경에서 학생들의 감정에 대한 연구가 증가했습니다. 연구원은 정서적 경험의 객관적인 측정에 의존 하는 더 많은 연구에 대 한 호출, 멀티 모달 데이터 소스를 활용에 제한이 존재. 교실에서의 감정과 정서적 조절에 대한 연구는 전통적으로 측량 도구, 경험 샘플링, 유물, 인터뷰 또는 관찰 절차에 의존합니다. 이러한 방법은 가치가 있지만 주로 참가자 또는 관찰자 주관성에 따라 달라지며 학생의 실시간 성과를 교실 활동이나 작업에 대한 실제 측정에 제한됩니다. 특히 후자는 교실에서 실시간으로 감정과 기타 관련 조치를 객관적으로 측정하려는 많은 학자들에게 걸림돌이 되고 있습니다.

이 작업의 목적은 본격적인 평가 상황에서 시험 경험에 대한 학생들의 실시간 응답을 실험적으로 연구하는 프로토콜을 제시하는 것입니다. 이를 위해 교육 심리학자, 엔지니어 및 엔지니어링 교육 연구원팀은 정확한 생리학적 센서 측정, 침 수집 모범 사례 및 본격적인 테스트 환경. 특히, 생리학적 센서에 의존하는 기존 연구는 교육 환경(예: Trier Stress Test)과 단절된 실험 환경에서 수행되며, 시간(예: 작업 전후) 분리되거나 분석 오류를 도입합니다. (예: 학생이 움직일 가능성이 있는 환경에서 센서 를 사용합니다). 이는 교실 활동 및 과제에 대한 학생들의 실시간 응답에 대한 이해를 제한합니다. 또한, 최근 연구는 모집, 복제, 타당성, 설정, 데이터 정리, 예비 분석 및 특정 상황 (예 : 실험에 변수 추가)의 문제를 다루어야 할 더 많은 고려 사항을 요구했습니다. 디자인) 다중 모달 접근법에 의존하는 학문적 감정 연구에서.

서문

심리학자들은 오랫동안 자신의 행동을 해명에 인간의 감정의 중요성을 이해¹. 교육 의 연구 내에서, 학업 성취 감정 (AEE)는 감정 연구의 초점이되었다². AAE를 사용하는 연구자들은 학생들의 감정을 검사 할 때 학생들이 처한 상황적 맥락을 고려하는 것이 중요하다고 주장합니다. 학생들은 정서적, 생리적, 동기 부여 및 인지 구성 요소를 포함하여 다중 구성 요소 프로세스를 포함하는 시험 관련, 수업 관련 또는 학습 관련 감정을 경험할 수 있습니다. AEE는 원자력(양성/음수) 및 활성화(집중/초점이 맞지 않은 에너지)의 두 가지 형태로 표현됩니다. 즐거움과 같은 긍정적 인 감정 활성화는 메타 인식과 같은 반사 과정을 증가시킬 수 있지만, 자부심과 같은 긍정적 인 감정을 비활성화하면 인지 처리 수준이 낮을 수 있습니다. 분노와 불안과 같은 부정적인 감정을 활성화하는 것은 약혼을 촉발할 수 있는 반면, 절망과 같은 부정적인 감정은 동기^부여를약화시킬 수 있습니다^3,4,5. 학문적 감정은 우리가 배우고, 인식하고, 결정하고, 반응하고, 문제 해결하는 방법에^{기여합니다 2}. 학문적 감정을 조절하기 위해, 개인은 자기 효능 (SE)^6,7,8,자신의 동기 부여, 행동 및 사회 환경에 대한 제어를 사용하는 능력에 대한 자신감이 있어야합니다 ⁶. 자기 효능과 학문적 감정은 낮은 자기 효능이 부정적인 비활성화 감정 (예 : 불안, 분노, 지루함)과 더 높은 자기 효능이 긍정적 인 활성화 감정 (예 : 행복, 희망, 흥분)^6,7,8. SE는 또한 성능^6,7,8에강하게 묶여 있는 것으로 여겨진다.

교실의 감정을 조사한 연구는 자기 보고, 관찰, 인터뷰 및 유물(예: 시험, 프로젝트)^9,10에의존했습니다. 이러한 방법은 학생의 교실 경험에 대한 풍부한 상황 정보를 제공하지만 상당한 제한이 있습니다. 예를 들어, 인터뷰, 관찰 및 자기 보고서는 개인의 성찰^10에의존합니다. 다른 방법은 이전 연구자보다 더 근접 학문적 감정을 조사하기 위해 노력했다, 이러한 연구원은 학교 일 동안 자신의 감정에보고하는 학생들에게 물어 경험 샘플링 접근 방식을 기반으로 하는 것과 같은^11. 이 연구를 통해 학생들의 감정을 보다 정확하게 보고할 수 있지만, 이 연구는 자기 보고 방법에 의존하며, 학생들이 경험 설문조사를 처리하기 위해 시험 에서 작업을 일시 중지해야 하기 때문에 실시간 보고를 허용하지 않습니다.

최근 연구자들은 설문 조사, 관찰 또는 인터뷰와 같은 다른 도구 또는 기술과 결합 된 감정^9의생물학적 또는 생리적 측정을 사용하여 자기 보고 조치에 대한 우려를 해결하기 시작했습니다. 교육 및 심리학 연구를위한 데이터 수집의 멀티 모달 형태로 구성되어¹². 예를 들어, 타액 바이오마커를 포함하는 생물학적 기술은, 생물학적 과정이 인식, 감정, 학습 및 성능에 미치는 역할을 이해하는 데 사용되고^{있다 13,14,15.} 인지 과정에 대 한, 안 드로 겐 (예를 들어, 남성 호르몬) 성인과 어린이에서 다른 공간 인식 패턴에 연결 되었습니다^16,17 반면 시상 하 부-뇌 하 수 체-부 신 피 질 호르몬 (예를 들어, 코 티 솔) 아드레날린 성 호르몬 (예를 들어, 타액 α-아밀라아제 또는 sAA)은 개인^18,19,20사이의 스트레스 반응에 연결됩니다.

전기 내피 활성(EDA)은 자율 신경계(ANS)의 활성화에 대한 생리학적 척도를 나타내며 시스템의 활성화, 인지 부하 또는 강렬한 정서적 반응의 증가와 관련이 있다^{21,22 ,23}. 시험 활동에서 EDA는 물리적 이동성^21,22,신체 및 주변 온도^24,25,26,27및 구두의 영향을받습니다. 생각^28,뿐만 아니라 민감도 및 피부^(29)에아날로그 디지털 전극의 연결정도.

이러한 기술은 EDA 사용에 제한이 있을 수 있지만, 이 기술은 거의 실시간 검사 중에 일어나는 일에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있으며 AEE를 탐구하고 자기 효능을 탐구하는 유망한 도구로 사용될 수 있습니다. 그 결과, 학생들의 AEE의 정확한 그림은 그 감정의 활성화를 측정하기 위해, 감정의 원자력을 결정하기 위해, 감정의 원자력, 생리 및 생물학적 데이터의 조합을 통해 얻을 수있다. 이 논문은 시험 활동^30에 대한 이전 간행물을 기반으로 하고 검사 시나리오에서 다중 모달 접근법(경험 샘플링 설문 조사, EDA 센서 및 타액 바이오마커 사용)을 포함하도록 해당 작업의 범위를 확장합니다. 아래에 설명된 프로토콜을 통해 단일 실험 설정 내에서 여러 참가자 데이터를 동시에 수집할 수 있습니다.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

프로토콜

절차는 인간의 주제에 대한 연구와 이러한 구조의 사용에 대한 유타 주립 대학의 일반 검토하에 기관 검토 위원회 (IRB)에 의해 승인되었습니다. 전형적인 결과는 공학 정적 과정의 두 학기를 포함, 약간 다른 실험 설정각, 미국에서 고등 교육의 서부 기관에서. 실제 시험과 비슷한 내용의 연습 시험은 코스 강사에 의해 개발되었으며 우리의 연구에 사용되었습니다. 아래에 설명된 프로토콜은 동시 단계를 설명하며 일부 단계가 겹칠 수 있습니다.

1. 실험설계 및 징계관행의 통합에 대한 고려사항

연구원들이 이러한 성격의 실험 설계를 고려할 때, 주요 연구 목표를 보완하고 유지하는 방식으로 학제적 지식과 접근 방식이 통합되어야 합니다. 새로운 계측기와 방법이 추가됨에 따라 추가적인 검증 고려 사항이 필요합니다. 이 연구에서는 학기 중 하나에 대한 측량 및 전기 경 센서가 사용된 실험 연구를 탐구하고 침 바이오 마커 수집 (즉, 코티솔 및 sAA)을 후속 학기 (실험적)에 추가했습니다. 디자인 B). 다음은 두 설정에 대한 고려 사항입니다.

1. 측량 및 전기 경 센서를 사용하는 실험 설계
   1. 전기 피전 센서는 민감합니다. 참가자의 깜짝 응답, 실수로 활성화 하는 경우, EDA 응답에 상당한 스파이크를 만들 수 있습니다. 이는 데이터 수집을 위해 여러 참가자를 고려할 때 특히 중요합니다. 따라서 가능한 한 많은 산만을 최소화하기 위해 작업 영역을 신중하게 설정해야 합니다. 그림 1에나타난 바와 같이, 개인 또는 집단에 대한 시험 경험을 탐색하는 경우 시험 방패를 포함한다.
      참고: 시험 환경의 생태학적 타당성을 높이기 위해 학생이 실제 시험에서 사용할 자료(예: 통합 문서, 방정식 시트)를 제공하여 참가자가 필요한 시험 문제를 숙고하고 해결할 수 있도록 할 계획입니다.
   2. 전기 경 센서는^1/4초마다 신호를 제공합니다. 이벤트를 정의하고 연구할 수 있도록 작업 시작에 대한 정확한 측정값을 수집하는 계획을 구현합니다. 측량과 전기 센서를 동기화할 때 컴퓨터의 내부 클럭을 사용하여 측량 질문의 표시가 전기 피전 센서에 동기화되어 데이터 수집 기간을 설정해야 합니다(그림 1참조). 임의의 블루투스 지원 전기변해 센서(예를 들어, 재료 표참조)를 사용하는 경우, 그리니치 자오선 시간(GMT)의 동기화 시간은 데이터 수집 절차 동안 시간대 변경 및 일광 절약 시간 차이를 고려하여^30.
      참고: 자극(예: 테스트 질문, 설문 조사 항목 등)을 표시하기 위해 웹 서버를 사용하는 경우 일반적으로 동기화되지 않기 때문에 서버와 컴퓨터 내부 시계 사이의 시간을 조정해야 합니다. 연구에 사용되는 각 컴퓨터에 크로스 플랫폼 웹 서버(예: XAMPP 또는 기타 아파치 서버)를 미리 설치해야 할 수도 있습니다. 비디오 녹화목적으로 웹 카메라를 동기화하려는 경우 비디오의 날짜, 시간, 시간, 시간, 분, 초 및 밀리초(예: 01/01/2000 04:01:02:05)를 녹화할 수 있는 보안 소프트웨어를 사용하는 것이 좋습니다. 이 비디오는 컴퓨터의 내부 시계 및 다른 장치(예: EDA 센서)와도 동기화되어야 합니다. 필요한 경우 웹 카메라를 설정하여 참가자의 얼굴을 다른 각도로 측정합니다. 정면 면 웹카메라의 경우 비디오가 워크스테이션 표면에 평행하게 배치되고 아래쪽을 향한 웹 카메라가 워크스테이션 표면에서 참가자의 얼굴까지 30°~45°로 비디오를 배치하는 것이 좋습니다.
   3. 사전^{프로토콜(30)에서}제안된 바와 같이, 데이터 수집 동안 의한 움직임 또는 전극 접촉 오류로 인한 신호내의 노이즈를 최소화하기 위해 참가자의 비지배적인 손에 전기장 센서를 놓는다. 연구원이 운동으로 인해 EDA의 유물을 최소화하고자하는 경우, 한 가지 대안은 참가자에게 편안하고 동시에 비 지배적 인 손을 쉬게할 수있는 위치에 손목 젤 패드를 포함하는 것입니다.
      참고: 랩톱 컴퓨터, 젤 패드, 센서, 시험 시트 및 기타 요소의 배치는 시험 조건 및 학기 전반에 걸쳐 반복성을 보장하기 위해 표준화되어야 합니다. 그림 1과같이, 화가의 테이프는 실험 설정의 각 항목(예: 랩톱, 시험 시트, 카메라)을 참가자 및 학기 에 걸쳐 일관되게 중앙에 사용하는 데 사용되었습니다.
   4. 전기 경형 센서 판독값의 경우 참가자가 기준 EDA 데이터^31을설정하기 위해 완화 된 상태를 달성한 기간을 설정합니다. 이를 위해 시험 시작 시 참가자가 시험 방패(~5-15분)를 응시하거나 타임스탬핑 프로그램의 일환으로 이 큐를 랩톱 컴퓨터에 프로그래밍할 시간을 표시합니다. 이 기간이 완료되면 참가자는 관련 설문조사 및 시험 문제를 시작할 수 있습니다. 같은 맥락에서, 시험 경험이 끝날 때 휴식 기간을 할당합니다.
2. 측량, 전기 경 센서 및 타액 바이오마커를 사용하는 실험 설계
   1. 전해 센서를 측량 및 타액 바이오마커와 통합할 때 중단을 최대한 최소화하십시오. 하나의 전략으로, 참가자들이 제조 사양에 따라 시험의 정해진 기간에 침 샘플을 제공하는 방법을 이해하는 데 도움이되는 교육 비디오를 만듭니다 (재료 표참조) 연구자.
      참고: 이 연구에서 연구원들은 시험 시작, 중간, 끝 및 사후 시험의 네 가지 시점에서 타액을 수집하는 데 관심이 있었습니다. 그러나, 연구원은 그들의 연구에 대 한 적절 한 것으로 간주 하는 다른 시간을 선택할 수 있습니다. 또한, 우리는 사용의 용이성과 빠른 샘플 수집 시간을 위해 수동 침 방법⁽³³⁾ 대신 면봉 수집 방법^(32)을 사용했다. 또한 코티솔³⁴ 및 sAA³⁵ 키트(재료 표참조)를 선택하고 제조업체 사양을 따랐습니다. 그러나, 귀하의 그룹이 이러한 형태의 테스트를 수행하는 생물학적 실험실이 없는 경우, 다른 제공자는 샘플^32,36을분석할 수 있을 수 있다.
   2. 타액 샘플을 수집 할 때- -20 ° C의 내부 온도와 드라이 아이스쿨러를 가지고; 이것은 코티솔^견본34를위한 효소의 실온 분해를 방지할 것입니다. 타액 알파 아밀라아제의 경우, 그 안정성은 훨씬 더 길다 (실온에서 ~ 5 일 및 5 동결 해동 사이클 을 허용^35). 이 연구에서와 같이 둘 다 수집하는 경우, 제조업체 권장 사항^34,35에따라 타액 코티솔 샘플을 저장하는 데 필요한 지침을 따르십시오.
   3. 면봉 수집^{방법(25)을}사용하는 경우, 면봉은 60s 동안 참가자의 안쪽 뺨 또는 혀 아래에 남아 있다. 바이알 과 샘플 수집 캡을 처리 할 때, 제조 업체^{프로토콜34,35를} 따르고 연구의 시작 전에 참가자에게 정보를 전달합니다.
      참고: 실험이 좀 더 세분화된 경우(예: 질문 데이터 수집별 질문) EDA 분석에서 설명해야 할 수 있으므로 각 타액 샘플 수집의 발병 및 오프셋 시간을 기록해야 합니다. 측량 데이터 수집 시간의 시작 및 오프셋에도 동일하게 적용됩니다. 타액 데이터 수집을 위해 우리 그룹은 참가자들이 타액 샘플을 수집 할 준비가되었을 때 연구원 / 감독관에게 알릴 수있는 플래그 시스템을 개발했습니다. 여러 타액 샘플을 수집하고 저장할 준비가 된 경우를 대비하여 실험 세션 중에 도움을 줄 여러 감독관을 지정하는 것이 좋습니다.

2. 사전 및 사후 실험 설정 및 청소

1. 설문 조사
   1. 설문조사 양식에서 일정 프로세스를 구성하고, 참가자 아이디를 지정하고, 필요에 따라 인구 통계학적 정보를 수집합니다. 또한 데이터 내보내기를 준비하기 위해 관련 설문조사 질문을 설정하거나 미리 레이블을 지정합니다. 이를 통해 보다 빠르고 효율적인 데이터 정리, 관리 및 통계 분석을 수행할 수 있습니다.
   2. 시험 프로토콜 전체에서 설문조사 프레젠테이션 및 종료 시간을 동기화합니다. 센서 또는 비디오를 통합하는 경우 이러한 기술을 측량 소프트웨어와 동기화합니다.
   3. 예의와 친절하고 환영하는 연구 환경에 기여하기 위해 강사가 동의하는 경우 시험 문제에 대한 응답이 포함된 자동 후속 이메일을 설정하여 즉시 또는 그 직후 참가자에게 보낼 수 있습니다. 세션에 참여할 수 있습니다.
2. 전기 경 센서
   1. 시험 세션/시간으로 참가자를 미리 예약하고, EDA 및 타액 수집에 대한 의료 정보 및 식습관을 평가하고 EDA 컬렉션^30에 대한 손 지배력을 평가하고, 참가자에게 소비를 피하도록 상기시킬 계획입니다. 설탕 또는 카페인이 함유 된 제품은 실험 당일. 이는 선행 프로토콜^30에서제안된 바와 같이 특정 의료 조건(예를 들어, 대사 장애) 및 식습관(예를 들어, 카페인 소비)이 EDA(및 타액 값)에 영향을 미칠 수 있기 때문에 중요하다.
   2. 참가자가 도착하기 전에 센서가 올바르게 보정되고 소프트웨어 업데이트가 처리되었는지 확인하고 센서를 70 % 알코올 와이프^30으로청소했습니다.
   3. 참가자의 손목에 EDA 센서를 장착할 때는 참가자의 비지배적 인 손에 놓아 두십시오. EDA 센서에 맞게 하려면 다음을 수행하십시오.
      1. 버튼이 엄지 손가락을 향하여 센서를 향합니다.
      2. 손바닥이 얼굴을 향하게 하면, 참가자들은 비지배적인 손의 두 번째 손가락과 세 번째 손가락 사이의 공간에서 손목 중간 부위에 가상의 선을 그리고 센서 전극을 거기에 놓습니다.
      3. 참가자들에게 센서 스트랩이 너무 조여지거나 너무 느슨하지 않은 방식으로 끼워달라고 요청합니다.
         참고: 이 피팅의 대표 이미지는 그림 2에서찾을 수 있습니다.
   4. 센서를 시작할 때는 제조업체 프로토콜^31을 준수하여 센서가 데이터를 수집하도록 설정되어 있는지 확인하십시오. 이 실험에서 프로토콜은 특정 센서 브랜드와 함께 사용하도록 맞춤화되어 있습니다(재료 표참조).
      1. 여기에서 사용되는 장치의 경우 센서 버튼을 3초 동안 누를 수 있습니다. 녹색 표시등이 간헐적으로 깜박이고 빨간색 깜박임 표시등이 뒤이어 페이드 아웃이 발생합니다.
      2. 페이드 아웃 중에 센서가 ON인지 확인하려면 버튼을 1초 미만으로 한 번 누릅니다. 빨간색으로 깜박이면 데이터를 기록중임을 나타냅니다.
   5. 센서를 끌 때 버튼을 3초 동안 누릅니다. 손목 밴드 하단의 표시등이 녹색에서 페이드로 바뀌면 센서가 꺼집니다.
   6. 센서에서 데이터를 검색하려면, 컴퓨터에 연결하고, 제조업체의 권고에 따라 관리 소프트웨어 시스템에 데이터를 업로드^31.
3. 타액 바이오마커
   1. 앞서 언급한 바와 같이, 분석 중에 타액 값에 영향을 미칠 수 있는 건강 상태 나 식습관을 미리 평가하십시오. 또한, 참가자들에게 코티솔과 타액 알파 아밀라아제 샘플에 영향을 줄 수 있는 오염물질을 유발할 수 있으므로 세션에 도착했을 때 입술 근처에 립밤, 메이크업 또는 제품을 착용하지 않도록 하십시오. 참가자가 이 제품을 착용하고 도착하는 경우, 부드럽게 화장실로 안내하거나 다른 화학 물질 (예 : 냅킨에 물 대 메이크업 리무버 수건)을 도입하지 않고 이러한 제품을 제거 할 적절한 물티슈를 제공하십시오. 마지막으로, 참가자들 사이에서 타액 생산을 향상시킬 수 있는 강한 냄새(예: 피자, 오렌지)가 있는 음식이나 음료의 명확한 실험실.
   2. 참가자들이 실험실에 도착하자마자, 참가자들에게 1 온스의 물을 컵에 부어 주었습니다. 그들에게 물을 휘젓고 삼키라고 한다. 이것은 코티솔과 타액 알파 아밀라아제 데이터에 영향을 미칠 수있는 음식 잔류물의 입을 지우기 위해 수행됩니다.
   3. 타액과 함께 EDA 데이터를 수집하는 경우 참가자에게 EDA 센서가 있는 손의 움직임을 최소화하도록 부드럽게 상기시킵니다. 따라서, 참가자는 제공 된 타액 샘플 수집이 지배적 인 손에 이루어져야한다는 것을 알려야합니다. 이 프로세스를 용이하게 하기 위해, 실험 설정에는 샘플 손실을 최소화하기 위해 미리 라벨이 붙은 바이알과 스탠드가 포함되어 있는 것이 좋습니다(그림 1참조).
   4. 침 샘플을 수집할 때 신선한 니트릴 장갑을 착용하여 침 샘플 바이알로 옮겨질 수 있는 손 오일의 먼지 미립자 또는 기타 오염 물질을 최소화하십시오.
   5. 앞에서 언급했듯이, 시료를 -20°C의 내부 온도를 가지는 쿨러로 즉시 옮니다.

3. 측량, 전산 센서 및 타액 바이오마커에 비추어 생태학적 타당성 증가

1. 시험 진위 여부
   1. 실제 시험 환경을 제공하려면 시험 컨텐더를 코스 컨텐더에 맞춥니다. 이를 위해 코스 강사를 포함한 컨텐티내 전문가 그룹과 함께 코스 컨텐천을 검토합니다.
   2. 실험 환경에서 복제할 수 있거나 기존 코스 컨텐더(예: 연습 시험)를 보완할 수 있는 코스 컨텐텐스의 평가(시험 또는 평가)를 선택합니다.
      참고: 교육기관의 기관 심사위원회 정책에 따라 실제 시험을 사용하는 것은 코스의 학생 성적에 해를 끼칠 수 있기 때문에 허용되지 않을 수 있습니다. 따라서 동등한 경험(예: 연습 시험)을 대신 고려할 수 있습니다.
   3. 강사와 함께 연구 목표에 따라 답변 키 및 시험 문제와 그 솔루션을 개발하여 세부적인 수준(예: 질문별 질문) 및/또는 매크로 수준(예: 전체 시험)에서 성과 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있습니다.
   4. 또한 교수자에게 시험에 일반적으로 사용되는 추가 자료(예: 치트 시트) 또는 코스에서 일반적으로 사용되는 허용 되는 자료(예: 교과서, 참고 문헌 목록)를 제공하도록 요청합니다. 실험자는 참가자들에게 이러한 도구를 제공할 준비가 되어 있어야 합니다.
   5. 테스트 환경이 실험 설정(예: 시험 시간, 시험 센터 또는 교실 제공 등)과 책상 공간, 조명, 실내 온도 등의 기능과 유사해야 합니다.
2. 설문조사 포함에 관하여
   1. 설문조사 질문 수에 따라 대략적인 시간을 고려하는 것이 중요합니다. 응시자는 시험을 치르는 동안 설문조사 질문을 완료하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
   2. 중단을 고려하여 추가 시험 응시 시간을 할당하고 설문조사 프롬프트가 중단된 경우 학생을 특정 시험 문제로 되돌릴 수 있는 시험 프로그램을 설계합니다. 또한 이 중단 시간이 참가자 전체(예: 시험 시작, 중간 및 종료)에 걸쳐 일관되어야 합니다.
   3. 실험 설계 유형에 따라 세분화된 유형의 응답(예: 질문별 질문)이 필요한 경우 시험 문제를 먼저 제시한 다음 참가자에게 설문조사 질문에 응답하도록 한 다음 참가자가 응답할 수 있도록 허용합니다. 응답(예: 열린 텍스트, 객관식 등). 이렇게 하면 참가자가 먼저 문제를 보고 제시된 문제에 따라 설문조사 질문에 응답할 수 있습니다. 실험 디자인이 매크로 수준에 있는 경우 참가자가 응답하기 전에 해당 시점까지 시험 경험을 반영할 수 있는지 확인합니다.
      참고: 이론과 가설은 이 단계에서 특정 종류의 항목(예: 설문 조사, 시험)의 선택이 중요하기 때문에 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 자기 효능을 공부하는 경우, 이것은 가장 시험 문제의 수준에서 평가되는 반면, 학업 성취도 감정은 일반적으로 시험 전, 도중 및 사후 에 묻습니다.
3. 전위 활성 센서 관련
   1. 실험 프로토콜로 인해 참가자가 지나치게 스트레스를 받지 않도록 하려면 시험 경험 전반에 걸쳐 교정 및 휴식 기간을 포함하십시오. 한 가지 전략은 참가자가 질문 사이에 주의를 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 간단한 답변 질문(예: "요일")을 시작으로 참가자 30명이 각 시험 문제 사이에 휴식을 취할 수 있도록 합니다.
      참고: 시험 의문사항 자체를 이해하고 학생들의 반응이 중요할 수 있는 것(예: 인지 부하 증가 또는 신경 효율성^37)을예측하는 것은 타액 마커 및 EDA 데이터에 영향을 줄 수 있다는 점에 유의하십시오. 컬렉션. 예를 들어, 시험 문제는 모두 EDA 데이터^24,25또는 시험에 영향을 미칠 수 있는 손 의 움직임을 요구하는 에세이 항목의 형태로 이루어져야 하며, 이는 학생들의 어려움 수준에 따라 설계될 수 있습니다. 인지 부하 또는 신경 효율성³⁷.
   2. 타임스탬핑 프로그램이 시험 경험의 변화(예: 교정 기간, 중간 교정 질문의 개시 및 오프셋, 설문조사 질문 개시 및 오프셋, 시험 시작 및 종료)의 변경 사항을 고려해야 합니다. 이는 데이터 원본 일치를 허용하므로 처리 및 분석할 간격또는 이벤트를 결정하는 중요한 단계입니다.
4. 침 바이오마커 사용에 관하여
   1. 침 바이오마커를 언제 수집해야 할지 염두에 두시기를 염두에 두어야 합니다.
      참고: 침 바이오 마커 연구는 전형적으로 사전 중반 포스트 포스트 디자인^{32,33,34,35,36을}통해 탐구된다. 코티솔은 스트레스^14에반응하는 데 20 분이 걸리므로 코티솔 발병 및 회복을 관찰하는 데 시간이 필요합니다. 학생이 시험을 준비하는 경우, 참가자는 시험 응시에 대해 걱정할 수 있으므로 사전 조치가 불가능할 수 있습니다. 또한 시험 중에 학생을 자주 방해하지 않는 것도 중요합니다. 우리의 연구에서, 우리는 중단을 최소화하기 위해 가능한 한 조용히 시험 도중, 직후, 및 20 분 동안, 발병하기 전에 한 번 타액을 수집하기로 결정했습니다. 샘플 테스트 타임라인은 그림 3에제공됩니다.
   2. 시험 프로그램에서는 타액을 수집할 때가 되면 참가자에게 시간 시간 안내를 하는 시간 안내 메시지를 포함합니다. 60-s 타이머를 포함하면 참가자들은 침 수집 기간을 알 수 있습니다. 60s가 완료되면 시험에서 작업중인 문제로 참가자를 돌려보도록 하십시오.

4. 데이터 처리 및 분석에 대한 고려 사항

1. 설문 조사
   1. 효과적인 데이터 관리를 허용하고 통계 프로그램(예: SPSS, SAS)이 필요한 분석을 수행할 수 있도록 데이터 출력에 레이블이 지정되고 적절하게 구성되어야 합니다.
   2. 설문조사 이상치 탐지^{표준(38)과} 이전에 수집된 인구 통계학적 데이터(예: 의료 조건)를 통해 결정된 모든 데이터를 기반으로 잠재적이상 데이터를 식별합니다.
   3. 확립된 연구 질문 및/또는 가설에 따라 수행할 통계 분석 및/또는 모델링 유형 결정
2. 전기 피 활동
   1. 전기 피피 데이터 출력은 회사에 따라 다를 수 있습니다. 본 연구에서 사용된^{장치(31)의}경우, 데이터 출력은 GMT로 측정된 시작 시간을 가진 단일 컬럼으로 제시되고, 그 다음에 는 마이크로시멘스로 측정된 데이터 수집 빈도 및 EDA가 뒤따른다. 그런 다음 EDA 데이터는 데이터 수집 빈도에 따라 증가합니다. 데이터는 발병 시간에 따라 달라지므로 제조 프로토콜 및 이전 프로토콜^30에따라 이 시간을 UNIX 시간으로 변환합니다. 이렇게 하면 실험 전반에 걸쳐 EDA 데이터 변경 내용을 보다 원활하게 동기화할 수 있습니다.
   2. 센서 오작동, 불완전한 데이터 수집 또는 피부의 전극 접촉 불량과 같은 이상값의 잠재적제조업체 소스를 식별하고 제거합니다. 이러한 값은 음수 값 또는 데이터 출력 시트에서 0에 가까운 상수 연속 데이터 세그먼트로 식별됩니다.
   3. 불규칙한 움직임(예: 손 타격 책상 또는 신경 태핑), 측량 또는 타액 바이오마커 수집 기간 또는 체온 또는 혈압 수치의 큰 변화와 같은 이상값의 잠재적인 사용자 생성 소스를 식별하고 제거합니다. .
   4. 이동으로 인한 노이즈를 제거하려면 다음 단계를 수행합니다.
      1. 첫째, 손목 센서에 의해 제공되는 참가자의 가속도계(ACC) 프로파일을 스캔합니다. 데이터에는 각각 3차원 수평, 수직 및 공간 손 움직임을 나타내는 X, Y 및 Z 열이 있습니다. 유클리드 거리 (L2-Norm)^39,53 방정식에 따라이 가속도계 데이터의 이동 평균을 계산하여 총 이동을 계산합니다.
         
      2. 전체 참가자 세트에 대한 유클리드 거리 값의 표준 편차를 계산하고 순위를 정렬합니다. 유클리디안 거리 값의 평균 값도 계산합니다.
      3. 유클리드 거리 값의 분산 계수를 계산하여 다음 방정식에 따라 신호 대 잡음 비^40을 결정합니다.
         
         참고: 1점을 초과하는 분산 값의 계수는 이상값을 나타내며 신호 데이터 처리 권장 사항에 따라 분석에서 제거해야^{합니다(33).}
      4. 이동으로 인한 노이즈가 제거되면 데이터를 필터링하는 데 필요한 임계값을 결정합니다. 이를 위해 신호의 표준 편차의 95%의 상한과 하한을 계산합니다. 이러한 범위를 벗어난 모든 데이터는 데이터 집합/분석에서 제거되거나 연구원의 목표 및 목표에 따라 대부될 수 있습니다. 이 연구를 위해, 우리는 결정된 허용 가능한 데이터로 외부 범위를 평균하기로 결정했습니다.
      5. EDA 데이터로 돌아가서 타임스탬프가 찍힌 가속도계 데이터를 사용하여 EDA의 해당 간격을 식별합니다(타임스탬프가 찍힌 경우도 있음).
         참고: 가속도계와 전기 방파제 데이터를 동기화하려면 레코딩 주파수가 다르므로(EDA의 경우 4Hz, ACC의 경우 32Hz) 먼저 정렬해야 합니다. 본질적으로 EDA 데이터보다 더 많은 ACC 데이터가 있기 때문에 평균 EDA 값을 사용하여 이러한 차이를 고려합니다.
   5. EDA 데이터 세트가^41,42를 청소한 후 필터링된 가속도계 데이터를 통해 지정된 도구(예: Ledalab, EDA Explorer)를 사용하여 토닉(기준선) 및 페이징(즉각적, 반응적) 신호를 분리합니다(예: Ledalab, EDA Explorer)^{43 ,44}, 통계 분석을 위해, 주로 페이스, 필터링 된 EDA 데이터가 사용되며 값 (예 : 크기, 피크 수, 대기 시간)은 연구 질문 / 가설에 따라 계산되며 설명 된 방법을 사용하여 계산됩니다. 부시엔^22,23.
3. 타액 바이오마커
   1. 코티솔과 타액 알파-아밀라아제 분석의 경우, 제조사 프로토콜^{22,23,24,25,26,27, 28} 및 사용 약관, 보관 및 취급 샘플에 대한 기술자 권장 사항.
   2. 4 °C에서 1,500 x g에서 해동 된 샘플을 스핀하십시오. 면봉을 조심스럽게 제거하고 바이알의 바닥에 타액상상이 있어 뮤신 분리를 보장하십시오.
   3. 좋은 관행으로, 분석 프로토콜을 따르기 전에, 처리하기 전에 플레이트 와셔를 사용하여 우물의 버퍼 헹구를 한다. 이것은 코 티 솔에 대 한 특히 중요 한.
   4. 광학 밀도 플레이트 리더가 적절한 온도(예: sAA 샘플은 37°C의 인큐베이션 온도를 요구하는 반면 코티솔 샘플은 실온 판독을 필요로 함) 및 파장(즉, sAA는 405개 필요)으로 미리 프로그래밍되었는지 확인합니다. nm 및 코티솔은 450 nm 및 490-492 nm 참조 필터가 필요합니다. sAA 어시스의 경우, 사용되는 플레이트 리더에는 셰이커와 인큐베이터가 모두 들어 있는 것이 좋습니다.
   5. 제조업체 프로토콜^34,35를 따라 각 샘플의 농도 값과 변동 계수(%CV) 방정식의 해당 인트라 및 상호 분석 퍼센트를 계산하여 이상값을 식별합니다. 데이터 집합(이는 이전에 제공된 방정식과 다르게 계산됩니다). sAA의 경우 표준화되지 않았기 때문에 컨트롤에 사용되는 로트 번호를 추적합니다.
      1. 첫째, 로트 번호별로 컨트롤의 %CV를 평균한 다음 이러한 값을 평균화하여 평균 %CV 점수를 얻습니다.
      2. 샘플의 경우, 제조업체는 샘플의 내 분석이 10% 미만의 %CV를 가져야하는 반면 컨트롤은 15 %^34,35미만의 분석 상호 CV가 있어야한다고 권장합니다. 그러나 이러한 %CV 값은 연구를 수행하는 데 사용되는 실험실 조건 및 장비에 크게 의존합니다. 이와 같이, 필요에 따라 면역분석분석검사의 대체방법을^45.
   6. 타액 샘플을 분석 후 -80°C에서 동결하여 그 검증의 검증을 허용하였다. 샘플 또는 대조군의 효소 저하를 방지하기 위해 두 번 이상 동결하지 마십시오.
4. 데이터 삼각측량
   1. 연구 질문 이나 가설에 따라 관련 변수의 상관 관계가 있습니다. ^46을사용하기 전에 모든 이상값과 데이터가 적절하게 사전 처리되고 필터링되었는지 확인합니다.
   2. 표본 크기, 데이터 수집 점, 관찰된 통계력, 연구 질문 또는 가설이^{데이터(47) (47)}또는 반복 측정 분석 기법을 활용하는 경우 를 결정한다^{48,49, 50}.
   3. 작업^{시간(51)의} 개인간 차이와 응력^14에대한 타액 바이오마커의 반응 지연을 고려하여 타임스탬프를 사용하거나 데이터 세트를 함께 동기화하는 이벤트를 결정합니다.
   4. 통계 모델 및 소프트웨어를 사용하여 데이터 집합을 분석하고 결과를 해석합니다.

16 개의 zip 파일이 포함되어 있습니다.  각 zip 파일에는 지정된 코어 챕터에 대한 모든 EOL 퀴즈가 포함되어 있습니다.  이 파일의 압축을 풀고 각 zip 파일이 캔버스에 개별적으로 로드됩니다.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

결과

이 연구에서는, 우리는 자기 효험의 효력, 성과 및 생리학 (EDA 센서) 및 생물학 (sAA 및 코티솔) 생물학 (sAA 및 코티솔) 시험 시험을 치르는 때 생물학의 반응을 공부에 흥미있었습니다. 도시된 데이터는 샘플의 대표적인 하위 집합입니다: (a) 측량 및 전기 피전 센서(실험 설계 A) 및 (b) 침 바이오마커 데이터와 함께 동일한 시험을 포함하는 것(실험 설계 B). 이 연구에서 감정 ?...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

토론

생리적 조치는 많은 본격적인 학습 맥락에서 사용되었지만, 현재 기술의 한계를 염두에 두고 연구 환경을 설계하는 것이 중요합니다. 우리의 디자인은 진정한 테스트 환경에 대한 필요성의 균형을 맞추고 기술을 수용합니다. 참가자의 움직임을 편안하게 제한하고, 의도하지 않은 중단을 줄이며, 참가자의 테스트 응답을 타임스탬핑하는 것은 프로토콜 내에서 모두 중요한 단계입니다.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

자료

Name	Company	Catalog Number	Comments
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