Das Forschungsteam entwickelt einen tragbaren Datensatz zur Vorhersage der Prüfungsleistung im Unterricht

Stress wirkt sich negativ auf die körperliche Gesundheit aus, verringert die Arbeitsproduktivität und führt zu erheblichen jährlichen Kosten für die Industrie und das Gesundheitswesen. Obwohl bekannt ist, dass hoher Stress das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöht und negative Auswirkungen auf die psychische Gesundheit hat, hat er auch entscheidende Auswirkungen auf die Fähigkeit eines Menschen, Aufgaben sowohl durch übermäßig hohen als auch durch übermäßig niedrigen Stress zu erledigen. Es besteht ein wachsendes Forschungsinteresse daran, zu verstehen, wie sich Stress in der realen Welt auf unseren Körper und unsere Leistungsfähigkeit bei der Arbeit und bei allen Lebensaktivitäten auswirkt.

Leider sind Versuche, die Auswirkungen dieser Effekte im Labor oder anderswo zu simulieren, weniger nützlich als Datensätze, die unter realen Bedingungen gesammelt wurden. Infolgedessen haben Forscher Zugriff auf weniger Stressdatensätze aus der realen Welt. Noch seltener werden solche Datensätze in Längsschnittuntersuchungen zu denselben Themen über die Zeit verwendet.

Situationen in der realen Welt sind ebenfalls uneingeschränkte Umgebungen. Forschungsgeräte sind häufig nicht zugänglich, und die Kontamination durch Bewegungsartefakte ist allgegenwärtig. Dies sind nach wie vor einige der größten Hindernisse für automatisierte Emotionsdecoder außerhalb der Forschungslabore im täglichen Leben.

Um die oben genannte Lücke zu schließen, haben die Forscherin Rose Faghih und ihr ehemaliger Ph.D. Die Studenten Md. Rafiul Amin und Dilranjan Wickramasuriya führten ein Experiment durch, bei dem eine Reihe von physiologischen Daten der Studenten im Laufe von drei Prüfungen gesammelt wurden. Sie verwendeten ein Smartwatch-ähnliches tragbares Gerät und sammelten multimodale physiologische Daten. Die Verwendung des Smartwatch-ähnlichen tragbaren Geräts sollte den am Experiment teilnehmenden Schülern ein nahtloses Datenerfassungserlebnis bieten.

Die Untersuchung zeigt, dass es möglich ist, die Schwankungen der physiologischen Signale mit der Prüfungsleistung in Verbindung zu bringen.

Damit andere Forscher diesen Datensatz für weitere Untersuchungen nutzen können, hat das Forschungsteam die anonymisierten Daten auf der PhysioNet-Plattform öffentlich zugänglich gemacht. Ein Wearable Exam Stress Dataset zur Vorhersage der kognitiven Leistung in realen Umgebungen ist verfügbar unter: https://physionet.org/content/wearable-exam-stress

Letztlich wäre es aus Sicht der Forscher äußerst förderlich, sich Gedanken darüber zu machen, wie Prüfungsleistungen und der damit verbundene Stress zusammenspielen. Es eröffnet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten mit dem Ziel, die persönliche Leistungsfähigkeit zu steigern. Dies kann beispielsweise Wissenschaftlern dabei helfen, effektive Interventionen zu entwickeln, um die Leistung jedes Einzelnen zu verbessern und die Produktivität innerhalb eines Unternehmens zu steigern. Darüber hinaus könnte das Wissen in Online- und Fernlernkontexten genutzt werden, um effektiv mit Schülern in Kontakt zu treten und die Lernergebnisse zu verbessern.