Геймификация как способ повышения мотивации к изучению иммунологии в медицинском вузе

Modern realities make us think about future doctor's motivation raising to study labor-intensive progressively developing disciplines including immunology. Understanding the immune mechanisms and their role in normal and pathological conditions requires students to have deep fundamental knowledge, analytical thinking and spatial representation of the processes occurring at the immune response. Creating a motivated competent personality of a doctor who is able to navigate quickly in a dynamically developing and updating information space, solve medical problems based on acquired competencies, and integrate knowledge and skills from fundamental disciplines to clinical practice is currently a paradigm of medical education. Introducing modern educational technologies, such as gamification (using the game in the educational process) into the pedagogical process increases significantly its effectiveness by raising the student involvement. This article reveals the design of the interactive digital quiz «General Immunology» created base on «Kahoot» service for test and educational project development, and reflects the research results of the game effect on learning and engagement. 112 students of the Medical Faculty of Northern State Medical University (Arkhangelsk) took part in the quiz, 67 (59.8 %) valid questionnaires with «feedback» were received. Most students (86.5 %) reported that the game was useful to study immunology and raised interest in the discipline. Respondents had a positive game perception in terms of fixing terminology in immunology (86.6 %), and structuring the material (86.1 %). Thus, introducing gamification technology can increase the student's motivation to study fundamental and clinical immunology, helps to structure the material and fix complex terminology.Современные реалии заставляют нас задуматься о повышении мотивации будущих врачей к изучению трудоемких, прогрессивно-развивающихся дисциплин, к которым относится иммунология. Понимание иммунных механизмов и их роли в норме и при развитии патологических состояний требует от обучающихся не только глубоких фундаментальных знаний, но и аналитического мышления и пространственного представления происходящих в ходе иммунного ответа процессов. Создание мотивированной компетентной личности врача, способного быстро ориентироваться в динамично развивающемся и обновляющемся информационном пространстве, решать медицинские задачи на базе приобретенных компетенций, а также интегрировать знания и навыки от фундаментальных дисциплин к клинической практике – в настоящее время является одной из парадигм медицинского образования. Внедрение в педагогический процесс современных образовательных технологий, таких как геймификация (использование игры в образовательном процессе) значительно увеличивает его эффективность за счет повышения вовлеченности обучающихся. Данная статья раскрывает дизайн интерактивной цифровой викторины «Общая иммунология», созданной на базе сервиса по разработке тестов и образовательных проектов «Kahoot», а также отражает результаты исследования о влиянии игры на обучение и вовлеченность. В викторине приняли участие 112 студентов лечебного факультета Северного государственного медицинского университета (г. Архангельск), валидных анкет с «обратной связью» было получено 67 (59,8 %). Большинство студентов (86,5 %) сообщили, что игра была полезна для изучения иммунологии и повысила интерес к дисциплине. У респондентов было положительное восприятие игры с точки зрения закрепления терминологии в иммунологии (86,6 %) и структурирования материала (86,1 %). Таким образом, внедрение технологии геймификации позволяет повысить мотивацию студента к изучению фундаментальной и клинической иммунологии, помогает в структурировании материала и закреплении сложной терминологии

Активизация познавательной деятельности при изучении биофизики в модели смешанного обучения

Introduction. The task of stimulating the cognitive interest of medical students in studying the fundamental disciplines of the curriculum, which includes biophysics, seems to be relevant. In the article, the authors present the experience of implementing blended learning in the framework of the study of biophysics by students of the Faculty of Dentistry of the 1st year of the Medical University. Purpose setting. In order to solve the task, an electronic modular campus course «Fundamentals of Biophysics» was formed on the LMS Moodle platform of NSMU. The main its task is to improve the quality of knowledge and skills of students by increasing motivation and involvement in the study of biophysics, as well as focusing students» attention on the practical importance of studying the discipline for the future dentist. Methodology and methods of the study. To conduct the study, first-year students of the Faculty of Dentistry were divided into two representative groups: control and experimental. Two parallel courses were implemented on the LMS Moodle platform during the experiment. The structure of the e-course for the control group was formed exclusively using Moodle tools. The set of Moodle tools for the experimental group was supplemented with the help of web 2.0 services, as well as the capabilities of the distance learning system and the iSpringSuite10 course builder. Stimulation of students to work in the classroom and the electronic course was achieved through systematic ratings, virtual rewards. Results. In a comparative analysis, the results of the innovative training model turned out to be higher. Conclusion. An analysis of the students» activity, academic performance and the results obtained by 1st year students of the Dental Faculty of Northern State Medical University on the implementation of blended learning in the study of biophysics give reason to introduce them into the educational process. Also to demonstrate more the practical significance of biophysics by using of game elements, involving the dental departments of the university and the departments of specialized practical healthcare. On the basis of the experimental electronic course, it is planned to develop a massive open online course «Fundamentals of Biophysics for Dentists».Введение. Актуальной представляется задача стимулирования познавательного интереса студентов-медиков к изучению фундаментальных дисциплин учебного плана, к числу которых относится биофизика. В статье представлен опыт реализации смешанного обучения в рамках изучения биофизики студентами стоматологического факультета 1 курса медицинского университета. Постановка задачи. С целью решения поставленной задачи сформирован электронный модульный кампусный курс «Основы биофизики» на платформе LMS Moodle СГМУ, основная задача которого – повышение качества знаний и умений обучающихся путем усиления мотивации и вовлеченности в изучение биофизики, а также акцент внимания студентов на практическое значение изучения дисциплины для будущего врача-стоматолога. Методика и методология исследования. Для проведения исследования обучающиеся 1 курса стоматологического факультета были разделены на две репрезентативные группы: контрольную и экспериментальную. На платформе LMS Moodle в ходе эксперимента реализовывались два параллельных курса. Структура электронного курса для контрольной группы сформирована исключительно с использованием инструментов Moodle. Набор инструментов Moodle для экспериментальной группы дополнен при помощи сервисов web 2.0, а также возможностями системы дистанционного обучения и конструктора курсов iSpringSuite10. Стимулирование обучающихся к работе в аудитории и электронном курсе достигалось путем систематических рейтингов, виртуальным награждением. Результаты. При сравнительном анализе результаты инновационной модели обучения оказались выше. Выводы. Анализ активности обучающихся, успеваемости и полученные результаты студентов 1 курса стоматологического факультета Северного государственного медицинского университета по реализации смешанного обучения при изучении биофизики дают основания внедрять их в учебный процесс, а также демонстрировать практическую значимость биофизики через использование игровых элементов, привлекая стоматологические кафедры университета и отделения профильного практического здравоохранения. На основе экспериментального электронного курса планируется разработать массовый открытый онлайн-курс «Основы биофизики для ­стоматологов»

Distributed, Low-Cost, Non-Expert Fine Dust Sensing with Smartphones

Diese Dissertation behandelt die Frage, wie mit kostengünstiger Sensorik Feinstäube in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung gemessen werden können. Dazu wird ein neues Sensorsystem auf Basis kostengünstiger off-the-shelf-Sensoren und Smartphones vorgestellt, entsprechende robuste Algorithmen zur Signalverarbeitung entwickelt und Erkenntnisse zur Interaktions-Gestaltung für die Messung durch Laien präsentiert. Atmosphärische Aerosolpartikel stellen im globalen Maßstab ein gravierendes Problem für die menschliche Gesundheit dar, welches sich in Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen äußert und eine Verkürzung der Lebenserwartung verursacht. Bisher wird Luftqualität ausschließlich anhand von Daten relativ weniger fester Messstellen beurteilt und mittels Modellen auf eine hohe räumliche Auflösung gebracht, so dass deren Repräsentativität für die flächendeckende Exposition der Bevölkerung ungeklärt bleibt. Es ist unmöglich, derartige räumliche Abbildungen mit den derzeitigen statischen Messnetzen zu bestimmen. Bei der gesundheitsbezogenen Bewertung von Schadstoffen geht der Trend daher stark zu räumlich differenzierenden Messungen. Ein vielversprechender Ansatz um eine hohe räumliche und zeitliche Abdeckung zu erreichen ist dabei Participatory Sensing, also die verteilte Messung durch Endanwender unter Zuhilfenahme ihrer persönlichen Endgeräte. Insbesondere für Luftqualitätsmessungen ergeben sich dabei eine Reihe von Herausforderungen - von neuer Sensorik, die kostengünstig und tragbar ist, über robuste Algorithmen zur Signalauswertung und Kalibrierung bis hin zu Anwendungen, die Laien bei der korrekten Ausführung von Messungen unterstützen und ihre Privatsphäre schützen. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Anwendungsszenario Partizipatorischer Umweltmessungen, bei denen Smartphone-basierte Sensorik zum Messen der Umwelt eingesetzt wird und üblicherweise Laien die Messungen in relativ unkontrollierter Art und Weise ausführen. Die Hauptbeiträge hierzu sind: 1. Systeme zum Erfassen von Feinstaub mit Smartphones (Low-cost Sensorik und neue Hardware): Ausgehend von früher Forschung zur Feinstaubmessung mit kostengünstiger off-the-shelf-Sensorik wurde ein Sensorkonzept entwickelt, bei dem die Feinstaub-Messung mit Hilfe eines passiven Aufsatzes auf einer Smartphone-Kamera durchgeführt wird. Zur Beurteilung der Sensorperformance wurden teilweise Labor-Messungen mit künstlich erzeugtem Staub und teilweise Feldevaluationen in Ko-Lokation mit offiziellen Messstationen des Landes durchgeführt. 2. Algorithmen zur Signalverarbeitung und Auswertung: Im Zuge neuer Sensordesigns werden Kombinationen bekannter OpenCV-Bildverarbeitungsalgorithmen (Background-Subtraction, Contour Detection etc.) zur Bildanalyse eingesetzt. Der resultierende Algorithmus erlaubt im Gegensatz zur Auswertung von Lichtstreuungs-Summensignalen die direkte Zählung von Partikeln anhand individueller Lichtspuren. Ein zweiter neuartiger Algorithmus nutzt aus, dass es bei solchen Prozessen ein signalabhängiges Rauschen gibt, dessen Verhältnis zum Mittelwert des Signals bekannt ist. Dadurch wird es möglich, Signale die von systematischen unbekannten Fehlern betroffen sind auf Basis ihres Rauschens zu analysieren und das "echte" Signal zu rekonstruieren. 3. Algorithmen zur verteilten Kalibrierung bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre: Eine Herausforderung partizipatorischer Umweltmessungen ist die wiederkehrende Notwendigkeit der Sensorkalibrierung. Dies beruht zum einen auf der Instabilität insbesondere kostengünstiger Luftqualitätssensorik und zum anderen auf der Problematik, dass Endbenutzern die Mittel für eine Kalibrierung üblicherweise fehlen. Bestehende Ansätze zur sogenannten Cross-Kalibrierung von Sensoren, die sich in Ko-Lokation mit einer Referenzstation oder anderen Sensoren befinden, wurden auf Daten günstiger Feinstaubsensorik angewendet sowie um Mechanismen erweitert, die eine Kalibrierung von Sensoren untereinander ohne Preisgabe privater Informationen (Identität, Ort) ermöglicht. 4. Mensch-Maschine-Interaktions-Gestaltungsrichtlinien für Participatory Sensing: Auf Basis mehrerer kleiner explorativer Nutzerstudien wurde empirisch eine Taxonomie der Fehler erstellt, die Laien beim Messen von Umweltinformationen mit Smartphones machen. Davon ausgehend wurden mögliche Gegenmaßnahmen gesammelt und klassifiziert. In einer großen summativen Studie mit einer hohen Teilnehmerzahl wurde der Effekt verschiedener dieser Maßnahmen durch den Vergleich vier unterschiedlicher Varianten einer App zur partizipatorischen Messung von Umgebungslautstärke evaluiert. Die dabei gefundenen Erkenntnisse bilden die Basis für Richtlinien zur Gestaltung effizienter Nutzerschnittstellen für Participatory Sensing auf Mobilgeräten. 5. Design Patterns für Participatory Sensing Games auf Mobilgeräten (Gamification): Ein weiterer erforschter Ansatz beschäftigt sich mit der Gamifizierung des Messprozesses um Nutzerfehler durch den Einsatz geeigneter Spielmechanismen zu minimieren. Dabei wird der Messprozess z.B. in ein Smartphone-Spiel (sog. Minigame) eingebettet, das im Hintergrund bei geeignetem Kontext die Messung durchführt. Zur Entwicklung dieses "Sensified Gaming" getauften Konzepts wurden Kernaufgaben im Participatory Sensing identifiziert und mit aus der Literatur zu sammelnden Spielmechanismen (Game Design Patterns) gegenübergestellt

Effective gamification of the stop-signal task: Two controlled laboratory experiments

BACKGROUND A lack of ability to inhibit prepotent responses, or more generally a lack of impulse control, is associated with several disorders such as attention-deficit/hyperactivity disorder and schizophrenia as well as general damage to the prefrontal cortex. A stop-signal task (SST) is a reliable and established measure of response inhibition. However, using the SST as an objective assessment in diagnostic or research-focused settings places significant stress on participants as the task itself requires concentration and cognitive effort and is not particularly engaging. This can lead to decreased motivation to follow task instructions and poor data quality, which can affect assessment efficacy and might increase drop-out rates. Gamification-the application of game-based elements in nongame settings-has shown to improve engaged attention to a cognitive task, thus increasing participant motivation and data quality. OBJECTIVE This study aims to design a gamified SST that improves participants' engagement and validate this gamified SST against a standard SST. METHODS We described the design of our gamified SST and reported on 2 separate studies that aim to validate the gamified SST relative to a standard SST. In study 1, a within-subject design was used to compare the performance of the SST and a stop-signal game (SSG). In study 2, we added eye tracking to the procedure to determine if overt attention was affected and aimed to replicate the findings from study 1 in a between-subjects design. Furthermore, in both studies, flow and motivational experiences were measured. RESULTS In contrast, the behavioral performance was comparable between the tasks (P<.87; BF01=2.87), and the experience of flow and intrinsic motivation were rated higher in the SSG group, although this difference was not significant. CONCLUSIONS Overall, our findings provide evidence that the gamification of SST is possible and that the SSG is enjoyed more. Thus, when participant engagement is critical, we recommend using the SSG instead of the SST

Feedback control for exergames

The concept of merging exercise equipment with video games, known as exergaming, has the potential to be one of the main tools used in addressing the current rising obesity epidemic. Existing research shows that exergaming can help improve fitness and additionally motivate people to become more active. The two key elements of attractiveness - how much people want to play or use the exergaming system; and effectiveness – how effective the exergaming system is in actually increasing or maintaining physical fitness, need to be maximised to obtain the best outcomes from an exergaming system; we put this forward as the Dual Flow Model. As part of the development of our exergame system we required the use of a heart rate response simulator. We discovered that there was no existing quantitative model appropriate for the simulation of heart rate responses to exercise. In order to overcome this, we developed our own model for the simulation of heart rate response. Based on our model, we developed a simulation tool known as the Virtual Body Simulator, which we used during our exergame development. Subsequent verification of the model using the trial data indicated that the model accurately represented exergame player heart rate responses to a level that was more than sufficient for exergame research and development. In our experiment, attractiveness was controlled by manipulation of the game difficulty to match the skill of the player. The balance of challenge and skills to facilitate the attainment of the flow state, as described by Csikszentmihalyi (1975), is widely accepted as a motivator for various activities. Effectiveness, in our experiments was controlled through exercise intensity. Exercise intensity was adjusted based on the player‟s heart rate to maintain intensity within the limits of the ASCM Guidelines (ACSM, 2006) for appropriate exercise intensity levels. We tested the Dual Flow Model by developing an exergame designed to work in four different modes; created by selectively varying the control mechanisms for exercise workout intensity and game mental challenge. We then ran a trial with 21 subjects who used the exergame system in each of the different modes. The trial results in relation to the Dual Flow Model showed that we developed an excellent intensity control system based on heart rate monitoring; successfully managing workout intensity for the subjects. However, we found that the subjects generally found the intensity controlled sessions less engaging, being closer to the flow state in the sessions where the intensity was controlled based on heart rate. The dynamic difficulty adjustment system developed for our exergame also did not appear to help facilitate attainment of the flow state. Various theories are put forward as to why this may have occurred. We did find that challenge control had an impact on the actual intensity of the workout. When the intensity was not managed, the challenge control modes were generally closer to the desired heart rates. While the difference was not statistically very large, there was a strong correlation between the intensity of the different modes. This correlation was also present when looking at the players‟ perception of intensity, indicating that the difference was enough to be noticed by the subjects

Augmenting patient therapies with video game technology

PhD ThesisThere is an increasing body of work showing that video games can be used for more than just entertainment, but can also facilitate positive physical and mental changes. For people suffering debilitating side-effects from illnesses such as stroke, there is need to deliver and monitor effective rehabilitative physical therapies; video game technologies could potentially deliver an effective alternative to traditional rehabilitative physical therapy, and alleviate the need for direct therapist oversight. Most existing research into video game therapies has focussed on the use of offthe- shelf games to augment a patient’s ongoing therapy. There has currently been little progress into how best to design bespoke software capable of integrating with traditional therapy, or how to replicate common therapies and medical measurements in software. This thesis investigates the ability for video games to be applied to stroke rehabilitation, using modern gaming peripherals for input. The work presents a quantitative measurement of motion detection quality afforded by such hardware. An extendible game development framework capable of high quality movement data output is also presented, affording detailed analysis of player responsiveness to a video game delivered therapy for acute stroke. Finally, a system by which therapists can interactively create complex physical movements for their patients to replicate in a video game environment is detailed, enabling bespoke therapies to be developed, and providing the means by which rehabilitative games for stroke can provide an assessment of patient ability similar to that afforded by traditional therapies

Tracking Visible Features of Speech for Computer-Based Speech Therapy for Childhood Apraxia of Speech

At present, there are few, if any, effective computer-based speech therapy systems (CBSTs) that support the at-home component for clinical interventions for Childhood Apraxia of Speech (CAS). PROMPT, an established speech therapy intervention for CAS, has the potential to be supported via a CBST, which could increase engagement and provide valuable feedback to the child. However, the necessary computational techniques have not yet been developed and evaluated. In this thesis, I will describe the development of some of the key underlying computational components that are required for the development of such a system. These components concern camera-based tracking of visible features of speech which concern jaw kinematics. These components would also be necessary for the serious game that we have envisioned

Améliorer les interactions homme-machine et la présence sociale avec l’informatique physiologique

This thesis explores how physiological computing can contribute to human-computer interaction (HCI) and foster new communication channels among the general public. We investigated how physiological sensors, such as electroencephalography (EEG), could be employed to assess the mental state of the users and how they relate to other evaluation methods. We created the first brain-computer interface that could sense visual comfort during the viewing of stereoscopic images and shaped a framework that could help to assess the over all user experience by monitoring workload, attention and error recognition.To lower the barrier between end users and physiological sensors,we participated in the software integration of a low-cost and open hardware EEG device; used off-the shelf webcams to measure heart rate remotely, crafted we arables that can quickly equip users so that electrocardiography, electrodermal activity or EEG may be measured during public exhibitions. We envisioned new usages for our sensors, that would increase social presence. In a study about human-agent interaction, participants tended to prefer virtual avatars that were mirroring their own internal state. A follow-up study focused on interactions between users to describe how physiological monitoringcould alter our relationships. Advances in HCI enabled us to seam lesslyintegrate biofeedback to the physical world. We developped Teegi, apuppet that lets novices discover by themselves about their brain activity. Finally, with Tobe, a toolkit that encompasses more sensors and give more freedom about their visualizations, we explored how such proxy shifts our representations, about our selves as well as about the others.Cette thèse explore comment l’informatique physiologique peut contribuer aux interactions homme-machine (IHM) et encourager l’apparition de nouveaux canaux de communication parmi le grand public. Nous avons examiné comment des capteurs physiologiques,tels que l’électroencéphalographie (EEG), pourraient être utilisés afin d’estimer l’état mental des utilisateurs et comment ils se positionnent par rapport à d’autres méthodes d’évaluation. Nous avons créé la première interface cerveau-ordinateur capable de discriminer le confort visuel pendant le visionnage d’images stéréoscopiques et nous avons esquissé un système qui peux aider à estimer l’expérience utilisateur dans son ensemble, en mesurant charge mentale, attention et reconnaissance d’erreur. Pour abaisser la barrière entre utilisateurs finaux et capteurs physiologiques, nous avons participé à l’intégration logicielle d’un appareil EEG bon marché et libre, nous avons utilisé des webcams du commerce pour mesurer le rythme cardiaque à distance, nous avons confectionné des wearables dont les utilisateurs peuvent rapidement s’équiper afin qu’électrocardiographie, activité électrodermale et EEG puissent être mesurées lors de manifestations publiques. Nous avons imaginé de nouveaux usages pour nos capteurs, qui augmenteraient la présence sociale. Dans une étude autour de l’interaction humain agent,les participants avaient tendance à préférer les avatars virtuels répliquant leurs propres états internes. Une étude ultérieure s’est concentrée sur l’interaction entre utilisateurs, profitant d’un jeu de plateau pour décrire comment l’examen de la physiologie pourrait changer nos rapports. Des avancées en IHM ont permis d’intégrer de manière transparente du biofeedback au monde physique. Nous avons développé Teegi, une poupée qui permet aux novices d’en découvrir plus sur leur activité cérébrale, par eux-mêmes. Enfin avec Tobe, un toolkit qui comprend plus de capteurs et donne plus de liberté quant à leurs visualisations, nous avons exploré comment un tel proxy décalenos représentations, tant de nous-mêmes que des autres

Detecting Flow Experiences in Cognitive Tasks - A Neurophysiological Approach

Das Flow-Erlebnis beschreibt einen Zustand vollständiger Aufgabenvertiefung und mühelosen Handelns, der mit Höchstleistungen, persönlichem Wachstum, sowie allgemeinem Wohlbefinden verbunden ist. Für Unternehmen stellen häufigere Flow-Erlebnisse der ArbeitnehmerInnen daher auch eine produktivitäts- und zufriedenheitsfördernde Basis dar. Vor allem da sich aktuell globale Phänomene wie die steigende Nachfrage nach Wissensarbeit und das niedrige Arbeitsengagement zuspitzen, können Unternehmen von einer Förderung von Flow profitieren. Die Unterstützung von Flow stellt allerdings aufgrund der Vielfalt von Arbeitnehmerfertigkeiten, -aufgaben, und -arbeitsplätzen eine komplexe Herausforderung dar. WissensarbeiterInnen stehen dynamischen Aufgaben gegenüber, die diverse Kompetenzen und die Kooperation mit anderen erfordern. Arbeitsplätze werden vielseitiger, indem die Grenzen zwischen ko-präsenten und virtuellen Interaktionen verschwinden. Diese Vielfalt bedeutet, dass eine solide Flow-Förderung nur durch personen-, aufgaben- und situationsunabhängige Ansätze erfolgen kann. Aus diesem Grund werden zunehmend die neurophysiologischen Grundlagen des Flow-Erlebens untersucht. Auf deren Basis könnten adaptive Neuro-Informationssysteme entwickelt werden, die mittels tragbarer Sensorik Flow kontinuierlich erkennen und fördern können. Diese Wissensbasis ist bislang jedoch nur spärlich und in stark fragmentierter Form vorhanden. Für das Individuum existieren lediglich konkurrierende Vorschläge, die noch nicht durch situations- und sensorübergreifende Studien konsolidiert wurden. Für Gruppen existiert noch fast keine Forschung zu neurophysiologischen Flow-Korrelaten, insbesondere keine im Kontext digital-mediierter Interaktionen. In dieser Dissertation werden genau diese Forschungslücken durch die situationsübergreifende Beobachtung von Flow mit tragbaren EKG und EEG Sensoren adressiert. Dabei werden zentrale Grenzen der experimentellen Flow-Forschung berücksichtigt, vor allem die Defizite etablierter Paradigmen zum kontrollierten Hervorrufen von Flow. Indem Erlebnisse in zwei kognitiven Aufgaben und mehreren Manipulationen (von Schwierigkeit, Natürlichkeit, Autonomie und sozialer Interaktion) variiert werden, wird untersucht, wie Flow intensiver hervorgerufen und wie das Erlebnis stabiler über Situationen hinweg beobachtet werden kann. Die Studienergebnisse deuten dabei insgesamt auf ein Flow-Muster von moderater physiologischer Aktivierung und mentaler Arbeitslast, von erhöhter, aufgabenorientierter Aufmerksamkeit und von affektiver Neutralität hin. Vor allem die EEG Daten zeigen ein diagnostisches Potenzial, schwächere von stärkeren Flow-Zuständen unterscheiden zu können, indem optimale und nicht-optimale Aufgabenschwierigkeiten (für Individuen und Gruppen) erkannt werden. Um das Flow-Erleben weiter zu fördern, werden geeignete Wege für zukünftige Forschung abschließend diskutiert

Emotion and Stress Recognition Related Sensors and Machine Learning Technologies

This book includes impactful chapters which present scientific concepts, frameworks, architectures and ideas on sensing technologies and machine learning techniques. These are relevant in tackling the following challenges: (i) the field readiness and use of intrusive sensor systems and devices for capturing biosignals, including EEG sensor systems, ECG sensor systems and electrodermal activity sensor systems; (ii) the quality assessment and management of sensor data; (iii) data preprocessing, noise filtering and calibration concepts for biosignals; (iv) the field readiness and use of nonintrusive sensor technologies, including visual sensors, acoustic sensors, vibration sensors and piezoelectric sensors; (v) emotion recognition using mobile phones and smartwatches; (vi) body area sensor networks for emotion and stress studies; (vii) the use of experimental datasets in emotion recognition, including dataset generation principles and concepts, quality insurance and emotion elicitation material and concepts; (viii) machine learning techniques for robust emotion recognition, including graphical models, neural network methods, deep learning methods, statistical learning and multivariate empirical mode decomposition; (ix) subject-independent emotion and stress recognition concepts and systems, including facial expression-based systems, speech-based systems, EEG-based systems, ECG-based systems, electrodermal activity-based systems, multimodal recognition systems and sensor fusion concepts and (x) emotion and stress estimation and forecasting from a nonlinear dynamical system perspective