PEDAGOJIK BÖLÜMLERDE OKUYAN ÖĞRENCILERIN STRES DAYANIKLILIĞININ AKILLI CIHAZLAR KULLANILARAK DIJITAL İZLENMESI: YÖNTEMI VE PEDAGOJIK ETKILILIĞI
Anahtar Kelimeler:
stres dayanıklılığı, biyometrik veriler, pedagojik bölümler, dijital pedagoji, mesleki tükenmişlik, psikofizyoloji, akıllı cihazlar.Özet
Bu makalenin amacı, pedagojik bölümlerde öğrenim gören öğrencilerin stres dayanıklılığının mesleki hazırlıkları sürecinde dijital teknolojiler kullanılarak izlenmesine ilişkin teorik ve ampirik bir temel oluşturmaktır. Günümüzde eğitim ortamında öğrenim yükünün ve sosyal stres faktörlerinin artması koşullarında, yorgunluk ve duygusal tükenmenin erken belirtilerini belirlemeye imkân veren bilimsel temelli araçların araştırılması önemli bir görev hâline gelmiştir. Bu makalede, öğrencilerin psikofizyolojik durumlarını (kalp atış hızı, kalp ritmi değişkenliği, uyku kalitesi ve fiziksel aktivite göstergeleri) sürekli olarak izlemeye olanak sağlayan akıllı cihazların kullanımına yönelik bir yöntem ele alınmaktadır.
Pedagojik bölümlerde okuyan öğrenciler arasında gerçekleştirilen pilot araştırma kapsamında toplam 72 katılımcının verileri analiz edilmiştir. Öğrenciler kontrol ve deney gruplarına ayrılmıştır. Verilerin yorumlanması için korelasyon analizi yöntemleri ve distres ölçeği kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, HRV (kalp ritmi değişkenliği) göstergelerinin azalması ile duygusal yorgunluğun öznel olarak algılanmasının artması arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir ilişki bulunduğunu göstermiştir. Akıllı cihazlardan elde edilen veriler temelinde uyku hijyeni, öğrenim yükünün yönetimi ve mindfulness uygulamalarının uygulanmasını içeren bir pedagojik müdahale modeli önerilmiştir.
Çalışmanın pratik önemi, öğretim elemanları ve danışmanlar için psikolojik-pedagojik destek kapsamında dijital izleme sisteminin uygulanmasına yönelik metodolojik önerilerin geliştirilmesidir. Önerilen yöntemin, üniversitelerin eğitim ortamına dijital dönüşümün bir parçası olarak entegre edilmesi ve geleceğin öğretmenlerinin stres dayanıklılığı yüksek bireyler olarak yetiştirilmesi amacıyla kullanılması mümkündür.
Referanslar
1. Леонова А.Б. Психология профессионального стресса. – М.: Юрайт, 2021. – 350 с.
2. Маслач К., Лейтер М.П. Правда о профессиональном выгорании: как организации вызывают личностный стресс и что с этим делать. – СПб.: Питер, 2021. – 272 с.
3. Бодров В.А. Психология профессиональной пригодности. – М.: Академия, 2017. – 336 с.
4. Дикая Л.Г., Орел В.Е. Профессиональное выгорание у социальных работников // Психологический журнал. – 2017. – №2. – С. 56–67.
5. Шафранский Е.П. Эмоциональное выгорание педагогов: диагностика и профилактика. – М.: Наука, 2019. – 198 с.
6. Connor K.M., Davidson J.R. Development of a new resilience scale: The Connor‐Davidson resilience scale (CD‐RISC) // Depression and anxiety. – 2003. – Т. 18. – №2. – P. 76-82. https://doi.org/10.1002/da.10113
7. Lazarus R.S. Stress and Emotion: A New Synthesis. – Springer Publishing, 2006. https://doi.org/10.1891/0889-8391.20.3.310
8. Фетискин Н.П. Диагностика социально-психологической адаптации и эмоционального выгорания. – М.: Психология, 2016. – 244 с.
9. Sano A., Picard R.W. Stress Recognition Using Wearable Sensors and Mobile Phones // IEEE Affective Computing. – 2013. – №4(3). – P. 243–255. https://doi.org/10.1109/T-AFFC.2013.13
10. Thayer J.F., Åhs F., Fredrikson M., Sollers J.J., Wager T.D. A Meta-analysis of Heart Rate Variability and Neuroimaging Studies: Implications for Heart Rate Variability as a Marker of Stress and Health //
Neuroscience & Biobehavioral Reviews. – 2012. – №36(2). – P. 747–756. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2011.11.009
11. Kim H.G., Cheon E.J., Bai D.S., Lee Y.H., Koo B.H. Stress and Heart Rate Variability: A Meta-Analysis and Review of the Literature // Psychiatry Investigation. – 2018. – №15(3). – P. 235–245. https://doi.org/10.30773/pi.2017.08.17
12. Castaldo R., Montesinos L., Melillo P., James C., Pecchia L. Ultra-short Term HRV Features as Surrogates of Short Term HRV: A Case Study on Mental Stress Detection in Real Life // BMC Medical Informatics and Decision Making. – 2019. – Vol. 19, №12. https://doi.org/10.1186/s12911-019-0742-y
13. Giannakakis G., Grigoriadis D., Giannakaki K., Olympia G., Alexandros K., Fotiadis D. Review on Psychological Stress Detection Using Biosignals // IEEE Transactions on Affective Computing. – 2022.
– №13(1). – P. 440–460. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2019.2927337
14. European Union. General Data Protection Regulation (GDPR). Regulation (EU) 2016/679. European Parliament and Council, 2016. [Electronic resource]. URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj (date of access 15.06.2025)
15. Steinhubl S.R., Muse E.D., Topol E.J. The Emerging Field of Digital Biomarkers // NPJ Digital Medicine. – 2019. – Т. 2, №2. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0090-8
16. Few S. Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring. 2nd edition. – Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2013. – 312 p.
17. Пономаренко В.А. Персонализация образования и цифровизация. – СПб.: Питер, 2021. – 240 с.
18. Chiu M., Amelung C., van Aalst J. Using Digital Monitoring Tools to Enhance Student Well-being and
Academic Performance // Frontiers in Psychology. – 2020. – Т. 11, №562. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00562
1. Leonova A.B. Psihologia professionalnogo stressa [Psychology of Professional Stress]. – M.: Jurajt, 2021. – 350 s. [in Russian]
2. Maslach K., Leiter M.P. Pravda o professionalnom vygoranii: kak organizacii vyzyvaiut lichnostnyi stress i chto s etim delat [The Truth about Professional Burnout: how organizations cause personal stress and what to do about it]. – SPb.: Piter, 2021. – 272 s. [in Russian]
3. Bodrov V.A. Psihologia professionalnoi prigodnosti [Психология профессиональной пригодности]. – M.: Akademia, 2017. – 336 s. [in Russian]
4. Dikaia L.G., Orel V.E. Professionalnoe vygoranie u socialnyh rabotnikov [Professional burnout among social workers] // Psihologicheski zhurnal. – 2017. – №2. – S. 56–67. [in Russian]
5. Shafranski E.P. Emocionalnoe vygoranie pedagogov: diagnostika i profilaktika. – M.: Nauka, 2019. – 198 s. [in Russian]
6. Connor K.M., Davidson J.R. Development of a new resilience scale: The Connor‐Davidson resilience scale
(CD‐RISC) // Depression and anxiety. – 2003. – T. 18. – №2. – P. 76-82. https://doi.org/10.1002/da.10113
7. Lazarus R.S. Stress and Emotion: A New Synthesis. – Springer Publishing, 2006. https://doi.org/10.1891/0889-8391.20.3.310
8. Fetiskin N.P. Diagnostika socialno-psihologicheskoi adaptacii i emocionalnogo vygorania. – M.: Psihologia, 2016. – 244 s. [in Russian]
9. Sano A., Picard R.W. Stress Recognition Using Wearable Sensors and Mobile Phones // IEEE Affective Computing. – 2013. – №4(3). – P. 243–255. https://doi.org/10.1109/T-AFFC.2013.13
10. Thayer J.F., Åhs F., Fredrikson M., Sollers J.J., Wager T.D. A Meta-analysis of Heart Rate Variability and
Neuroimaging Studies: Implications for Heart Rate Variability as a Marker of Stress and Health //
Neuroscience & Biobehavioral Reviews. – 2012. – №36(2). – P. 747–756. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2011.11.009
11. Kim H.G., Cheon E.J., Bai D.S., Lee Y.H., Koo B.H. Stress and Heart Rate Variability: A Meta-Analysis and Review of the Literature // Psychiatry Investigation. – 2018. – №15(3). – P. 235–245. https://doi.org/10.30773/pi.2017.08.17
12. Castaldo R., Montesinos L., Melillo P., James C., Pecchia L. Ultra-short Term HRV Features as Surrogates of Short Term HRV: A Case Study on Mental Stress Detection in Real Life // BMC Medical Informatics and Decision Making. – 2019. – Vol. 19, №12. https://doi.org/10.1186/s12911-019-0742-y
13. Giannakakis G., Grigoriadis D., Giannakaki K., Olympia G., Alexandros K., Fotiadis D. Review on Psychological Stress Detection Using Biosignals // IEEE Transactions on Affective Computing. – 2022. – №13(1). – P. 440–460. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2019.2927337
14. European Union. General Data Protection Regulation (GDPR). Regulation (EU) 2016/679. European Parliament and Council, 2016. [Electronic resource]. URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj (date of access 15.06.2025)
15. Steinhubl S.R., Muse E.D., Topol E.J. The Emerging Field of Digital Biomarkers // NPJ Digital Medicine. – 2019. – T. 2, №2. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0090-8
16. Few S. Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring. 2nd edition. – Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2013. – 312 p.
17. Ponomarenko V.A. Personalizacia obrazovania i cifrovizacia [Education personalization and
digitalization]. – SPb.: Piter, 2021. – 240 s. [in Russian]
18. Chiu M., Amelung C., van Aalst J. Using Digital Monitoring Tools to Enhance Student Well-being and
Academic Performance // Frontiers in Psychology. – 2020. – T. 11, №562. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00562
