수업 중 시험 성적을 예측하기 위한 웨어러블 데이터 세트 날짜: 2022년 12월 7일 원천: NYU Tandon 공과대학 요약: 연구자들은 세 가지 시험 과정에서 학생들의 생리적 데이터 세트를 수집하는 실험을 수행했습니다. 그들은 스마트워치와 같은 웨어러블 장치를 사용하고 다양한 생리학적 데이터를 수집했습니다. 스마트워치와 같은 웨어러블 기기의 사용은 실험에 참여하는 학생들에게 원활한 데이터 수집 경험을 제공하기 위함이었습니다.
스트레스는 신체 건강에 부정적인 영향을 미치고 작업 생산성을 감소시키며 산업 및 의료에 상당한 연간 비용을 초래합니다. 높은 스트레스는 심혈관 질환의 위험을 높이고 정신 건강에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 지나치게 높거나 낮은 스트레스는 작업을 완료하는 능력에 중요한 영향을 미칩니다. 실제 스트레스가 직장과 삶의 활동 전반에 걸쳐 우리의 신체와 성과에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 연구에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
불행하게도 실험실이나 다른 곳에서 그 영향을 시뮬레이션하려는 시도는 실제 상황에서 수집된 데이터 세트보다 덜 유용합니다. 결과적으로 연구자들은 더 적은 수의 실제 스트레스 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 동일한 주제에 대한 종단 조사에 사용되는 데이터 세트는 더 드뭅니다.
실제 상황도 무제한 환경입니다. 연구 등급 장비는 자주 접근할 수 없으며 모션 아티팩트 오염이 만연합니다. 이것들은 일상 생활에서 연구실 외부의 자동화된 감정 디코더에 대한 가장 큰 장벽 중 일부입니다.
위에서 언급한 차이를 해결하기 위해 Rose Faghih와 그녀의 이전 박사 과정 학생인 Rafiul Amin Md. 그들은 스마트워치와 같은 웨어러블 장치를 사용하고 다양한 생리학적 데이터를 수집했습니다. 스마트워치와 같은 웨어러블 기기의 사용은 실험에 참여하는 학생들에게 원활한 데이터 수집 경험을 제공하기 위함이었습니다.
조사는 생리학적 신호의 변화를 시험 성과에 연결하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. 이 연구에 대한 자세한 내용은 해당 간행물 "생리학적 신호를 사용하여 성적을 예측하기 위한 웨어러블 시험 스트레스 데이터 세트"에서 확인할 수 있습니다.
다른 연구자들이 추가 조사를 위해 이 데이터 세트를 사용할 수 있도록 연구팀은 비식별화된 데이터를 PhysioNet 플랫폼에서 공개적으로 사용할 수 있도록 했습니다. 실제 환경에서 인지 성능을 예측하기 위한 웨어러블 시험 스트레스 데이터 세트는 https://physionet.org/content/wearable-exam-stress 에서 사용할 수 있습니다.
궁극적으로 연구원들은 시험 성과와 그에 따른 스트레스가 어떻게 상호 작용하는지 고려하는 것이 매우 유익할 것이라고 믿습니다. 개인 성과 향상을 목표로 광범위한 잠재적 응용이 가능합니다. 예를 들어, 이것은 과학자들이 각 개인의 성과를 개선하고 회사 내에서 생산성을 높이기 위한 효과적인 개입을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 지식은 온라인 및 원격 학습 맥락에서 학생들과 효과적으로 연결하고 학습 결과를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.