| dc.description.abstract | Det antydes av læringspsykologer og pedagoger at læring øker hos en person ved et noe økt
stressnivå. Det viser seg at denne læringen avtar straks stressnivået overskrider en viss grense,
som er individuell for hver person.
Institutt for data og elektroteknikk ved UiS har et simulatorlaboratorium hvor det gjøres
simuleringer innen intensiv behandling og anestesi. Denne simulatoren er bygget tett opp mot
realistiske scenario for å gi mest mulig reelle observasjoner.
PatSim er en pasientsimulator utviklet med hensikt å la studenter trene seg i
intensivbehandling. Ved å tilby studenter en simulator å øve seg på denne type behandling,
unngås det at pasienter blir utsatt for unødig risiko. I PatSim er det lagt stor vekt på realisme.
Studenter kan her observere og gjøre målinger direkte på en dukke. De fysiologiske signalene
dukken gir ut, inkluderer blant annet blodtrykk, elektrokardiogram (EKG), temperaturer,
utslett, tårer, blå lepper, bevegelser og lyder.
Målet om å oppnå en viss grad av realisme i simulatorer, begrenses av studentens mentale
innstilling til situasjonen. Ved likegyldig innstilling hos en student, vil han eller hun ha
vanskelig for å få et pedagogisk utbytte av opplevelsen. Dersom studenten engasjeres så mye
at det kommer til et punkt hvor han eller hun føler seg for stresset, kan læringsprosessen også
svinne hen.
Prosjektet Stressmåling ved simulatortrening (SVS) har som mål å se på den enkeltes
stressnivå og kunne oppdage når det vil være hensiktsmessig å begrense stressaktiveringen
under simuleringer. Dette for å unngå irreversible og uheldige effekter på deltakeren som er i
simulatoren. Elektrokardiogramregistrering gjøres med en portabel hjerteopptaker knyttet
sammen med en datamaskin via Bluetooth. I prosjektet brukes EKG-registrering og analyse
av hjerterate og hjerteratevarabilitet som en del av stressmålingen.
Denne masteroppgaven har som mål å utvikle og konstruere et grensesnitt som er tilrettelagt
for å enklere kunne jobbe med disse lagrede data. Grensesnittet skal muliggjøre annotering på
disse opptakene. Dette innebærer markering av episodestart/-slutt, identifikasjonsdata
(kandidatens ID, type scenario, og lignende) for den aktuelle episoden, samt støy og
ekstrasystoler. Grensesnittet skal gi muligheter for å kunne lese inn opptak gjort med Alive
Technologies´ Bluetooth-baserte hjertemonitor.
Den utviklede løsningen skal på grunnlag av annotasjonene som er gjort, kunne generere en
annoteringsfil til senere bruk i MATLABs batch-analyse. Ved å markere (annotere) områder
inneholdende støy og ekstrasystoler, legges det til rette for å kunne få tilgang til tidligere
utilgjengelig informasjon i de lagrede hjertedataene. | en_US |
