Using Electrodermal Activity Measurements to Understand Student Emotions While Programming
Using Electrodermal Activity Measurements to Understand Student Emotions While Programming
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在编程时使用皮肤电活动测量来了解学生的情绪
DOI：
10.1145/3501385.3543981
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
O'Rourke, Eleanor
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gorson, Jamie;Cunningham, Kathryn;Worsley, Marcelo;O'Rourke, Eleanor
编程可以是一种情感体验，特别是对于刚接触计算机科学的本科生来说。虽然研究人员采访了新手程序员，了解他们的情绪体验，但很难确定编程过程中发生的具体情绪。在本文中，我们认为皮肤电活动 (EDA) 传感器可以测量表明情绪反应的生理变化，可以提供有价值的新数据源来帮助研究学生的体验。我们对 14 名本科生进行了一项研究，在他们解决编程问题时收集了 EDA 数据。然后，这些数据被用来提示参与者在有关编程经历的回顾性采访中回忆自己的情绪。使用这种方法，我们确定了 21 个引发学生情绪的不同事件，例如由于在问题上缺乏感知进展而感到焦虑。我们还确定了多个参与者的 EDA 数据中的常见模式，例如制定计划后他们的生理反应下降，这与平静的情绪状态相对应。这些发现提供了关于学生如何体验编程的新信息，可以为研究和实践提供信息，并且还提供了 EDA 数据在支持编程时情绪研究方面的价值的初步证据。
Programming can be an emotional experience, particularly for undergraduate students who are new to computer science. While researchers have interviewed novice programmers about their emotional experiences, it can be difficult to pinpoint the specific emotions that occur during a programming session. In this paper, we argue that electrodermal activity (EDA) sensors, which measure the physiological changes that are indicative of an emotional reaction, can provide a valuable new data source to help study student experiences. We conducted a study with 14 undergraduate students in which we collected EDA data while they worked on a programming problem. This data was then used to cue the participants’ recollections of their emotions during a retrospective interview about the programming experience. Using this methodology, we identified 21 distinct events that triggered student emotions, such as feeling anxiety due to a lack of perceived progress on the problem. We also identified common patterns in EDA data across multiple participants, such as a drop in their physiological reaction after developing a plan, corresponding with a calmer emotional state. These findings provide new information about how students experience programming that can inform research and practice, and also contribute initial evidence of the value of EDA data in supporting studies of emotions while programming.
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