Registro de neuroseñales con una Interfaz Cerebro-Computador para estimar el nivel estrés en un estudiante durante una clase
Introducción: El presente trabajo muestra un estudio de carácter individual que captura, registra y analiza el nivel de estrés de un estudiante universitario durante una clase que involucra una evaluación. La información del estrés se estimó por medio de una interfaz cerebro-computador comercial y d...
- Autores:
-
Moreno Cueva, Luz Angela
Peña Cortés, César Augusto
Maestre Delgado, Marisol
Caicedo Villamizar, Surgei Bolivia
Pardo García, Aldo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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- Palabra clave:
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Introducción: El presente trabajo muestra un estudio de carácter individual que captura, registra y analiza el nivel de estrés de un estudiante universitario durante una clase que involucra una evaluación. La información del estrés se estimó por medio de una interfaz cerebro-computador comercial y de bajo costo. Esto permite solucionar el problema de obtener fácilmente medidas cuantitativas y no solo cualitativas.Objetivo: Analizar el comportamiento de las neuroseñales para estimar el nivel de estrés en un estudiante ante algunos eventos verbales y no verbales generados por un docente.Metodología: Se desarrolló un diseño experimental de carácter individual tomando como perturbaciones al nivel de estrés eventos tales como preguntas, limitaciones de tiempo y gestos.Resultados: Se logró poner en evidencia algunos eventos que causan estrés en los estudiantes producidos por el lenguaje verbal y no verbal del docente al impartir la clase.Conclusiones: Se recomienda a los docentes moderar su lenguaje corporal durante las evaluaciones evitando acciones que emulen afanes o presiones en tiempos innecesarios. |
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Palominos, “Identifying problem solving strategies for learning styles in engineering students subjected to intelligence test and EEG monitoring,” Procedia Comput.Sci., vol. 55, pp. 18–27, ITQM, 2015. Disponible en: https://ac.els-cdn.com/S1877050915014787/1-s2.0-S1877050915014787-main.pdf?_tid=1bd56790-d3b4-11e7-9b67-00000aab0f02&acdnat=1511815797_d51e4bc601e18e4ce25f62ab7eacedb0 J. F. Rubiano, C. A. Peña y E. Martínez, “Avance en el desarrollo de una plataforma de control metal de un robot paralelo tipo Delta,” in VII Congreso Bolivariano de Ingenieria Mecanica, 2012. http://congreso.pucp.edu.pe/vii-cobim/H.1.11.pdf B. Nakisa, M. N. Rastgoo, D. Tjondronegoro y V. Chandran, “Evolutionary Computation Algorithms for Feature Selection of EEG-based Emotion Recognition using Mobile Sensors,” Expert Syst. Appl., 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.09 T. H. E. Science, “Open Your Mind to Next Generation Brainwe EMOTIV Insight Introduction Vid,” 2017. [En línea]. 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Esto permite solucionar el problema de obtener fácilmente medidas cuantitativas y no solo cualitativas.Objetivo: Analizar el comportamiento de las neuroseñales para estimar el nivel de estrés en un estudiante ante algunos eventos verbales y no verbales generados por un docente.Metodología: Se desarrolló un diseño experimental de carácter individual tomando como perturbaciones al nivel de estrés eventos tales como preguntas, limitaciones de tiempo y gestos.Resultados: Se logró poner en evidencia algunos eventos que causan estrés en los estudiantes producidos por el lenguaje verbal y no verbal del docente al impartir la clase.Conclusiones: Se recomienda a los docentes moderar su lenguaje corporal durante las evaluaciones evitando acciones que emulen afanes o presiones en tiempos innecesarios.Introduction: This work shows an individual study of the capture, recording, and analysis of the level of stress of a university student during a class that involves an evaluation. The stress information was estimated using a commercial and low-cost computer-brain interface. This allows solving the problem of easily obtaining quantitative and not only qualitative measures.Objective: The aim of this article is to analyze the behavior of neural signals to estimate the level of stress in a student to some verbal and nonverbal events generated by a teacher.Methodology: An experimental design of individual character was developed taking as disturbances the level of stress, events such as questions, time limits, and gestures.Results: Some events that caused stress in students produced by the verbal and non-verbal language of the teacher when teaching the class were evidenced.Conclusions: Teachers are encouraged to moderate their body language during assessments by avoiding actions that emulate anxieties or pressures in unnecessary times.application/pdfspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2017https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/1619stressclasseducationemotionsBCINeuroseñalesestrésclaseeducaciónemocionesICCRegistro de neuroseñales con una Interfaz Cerebro-Computador para estimar el nivel estrés en un estudiante durante una claseNeurosignal record with a Brain-Computer interface to estimate the level of stress in a student during a classArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge CucG. Halkos y D. Bousinakis, “The effect of stress and dissatisfaction on employees during crisis,” Econ. Anal. Policy, vol. 55, pp. 25–34, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.eap.2017.04.002R. Repetti y S. Wang, “Effects of job stress on family relationships,” Curr. Opin. Psychol., vol. 13, pp. 15–18, 20. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2352250X16300240A. Marchand, J. Bilodeau, A. Demers, N. Beauregard, P. Durand y V. Y. Haines, “Gendered depression: Vulnerability or exposure to work and family stressors?,” Soc. Sci. Med., vol. 166, pp. 160–168, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2016.08.021A. S. Masarik y R. D. Conger, “Stress and child development: A review of the Family Stress Model,” Curr. Opin. Psychol., vol. 13, pp. 85–90, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.copsyc.2016.05.008A. A. Stone, S. Schneider y J. E. Broderick, “Psychological stress declines rapidly from age 50 in the United States: Yet another well-being paradox,” J. Psychosom. 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Palominos, “Identifying problem solving strategies for learning styles in engineering students subjected to intelligence test and EEG monitoring,” Procedia Comput.Sci., vol. 55, pp. 18–27, ITQM, 2015. Disponible en: https://ac.els-cdn.com/S1877050915014787/1-s2.0-S1877050915014787-main.pdf?_tid=1bd56790-d3b4-11e7-9b67-00000aab0f02&acdnat=1511815797_d51e4bc601e18e4ce25f62ab7eacedb0J. F. Rubiano, C. A. Peña y E. Martínez, “Avance en el desarrollo de una plataforma de control metal de un robot paralelo tipo Delta,” in VII Congreso Bolivariano de Ingenieria Mecanica, 2012. http://congreso.pucp.edu.pe/vii-cobim/H.1.11.pdfB. Nakisa, M. N. Rastgoo, D. Tjondronegoro y V. Chandran, “Evolutionary Computation Algorithms for Feature Selection of EEG-based Emotion Recognition using Mobile Sensors,” Expert Syst. Appl., 2017. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.09T. H. E. Science, “Open Your Mind to Next Generation Brainwe EMOTIV Insight Introduction Vid,” 2017. [En línea]. 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Politécnica, vol. 10, no. 19, pp. 125–134, 2014. http://revistas.elpoli.edu.co/index.php/pol/article/view/47910195213https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/download/1619/Moreno%20CuevaNúm. 2 , Año 2017 : (Julio - Diciembre)PublicationOREORE.xmltext/xml2861https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/7d484597-1191-4caa-83ec-0ccdd6847cb8/download1c1159b8898350e8c26e32f2dfe4481cMD5111323/12172oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/121722024-09-17 12:49:16.973https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/INGE CUC - 2017metadata.onlyhttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.co |