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O estresse tem um impacto negativo na saúde física, reduz a produtividade no trabalho e resulta em custos anuais significativos para as indústrias e para a saúde. Embora o alto estresse seja conhecido por aumentar o risco de doenças cardiovasculares e ter efeitos negativos na saúde mental, ele também tem efeitos importantes sobre a capacidade de concluir tarefas por estresse excessivamente alto ou excessivamente baixo. Tem havido um crescente interesse de pesquisa em entender como o estresse do mundo real afeta nosso corpo e desempenho, no trabalho e nas atividades da vida.
Infelizmente, as tentativas de simular seu impacto no laboratório ou em outro lugar são menos úteis do que os conjuntos de dados coletados em circunstâncias do mundo real. Como resultado, os pesquisadores têm acesso a menos conjuntos de dados de estresse do mundo real. Ainda mais raros são esses conjuntos de dados usados em investigações longitudinais sobre os mesmos assuntos ao longo do tempo.
Situações do mundo real também são ambientes irrestritos. O equipamento de nível de pesquisa é frequentemente inacessível e a contaminação de artefatos de movimento é generalizada. Essas continuam a ser algumas das maiores barreiras para decodificadores de emoções automatizados fora dos laboratórios de pesquisa na vida cotidiana.
Para resolver a lacuna acima mencionada, Rose Faghih e seus ex-alunos de doutorado Md. Rafiul Amin e Dilranjan Wickramasuriya realizaram um experimento, no qual um conjunto de dados fisiológicos dos alunos foi coletado ao longo de três exames. Eles usaram um dispositivo vestível semelhante a um smartwatch e coletaram dados fisiológicos multimodais. O uso do dispositivo vestível semelhante a um smartwatch foi para fornecer uma experiência de coleta de dados perfeita para os alunos que participaram do experimento.
A investigação mostra que é possível vincular as variações dos sinais fisiológicos à realização do exame. Mais detalhes sobre este estudo podem ser encontrados na publicação correspondente intitulada “A Wearable Exam Stress Dataset for Predicting Grades using Physiological Signals”.
Para permitir que outros pesquisadores usem esse conjunto de dados para investigações adicionais, a equipe de pesquisa disponibilizou os dados não identificados publicamente na plataforma PhysioNet. Um conjunto de dados de estresse de exame vestível para prever o desempenho cognitivo em configurações do mundo real está disponível em: https://physionet.org/content/wearable-exam-stress
Em última análise, os pesquisadores acreditam que seria extremamente benéfico considerar como o desempenho no exame e o estresse que o acompanha interagem. Ele permitirá uma ampla gama de aplicações potenciais com o objetivo de melhorar o desempenho pessoal. Isso pode, por exemplo, ajudar os cientistas a desenvolver intervenções eficazes para melhorar o desempenho de cada pessoa e aumentar a produtividade dentro de uma empresa. Além disso, o conhecimento pode ser usado em contextos de aprendizado on-line e remoto para conectar-se com os alunos de maneira eficaz e melhorar os resultados do aprendizado.
Fonte da história:
Materiais fornecidos por Escola de Engenharia Tandon da NYU. Observação: o conteúdo pode ser editado quanto ao estilo e tamanho.
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