Virtual reality with distractors to overcome public speaking anxiety in university students
Notice bibliographique
Résumé
The ability to communicate effectively is a crucial aspect of education. For college students, learning how to speak in public is essential for their academic and professional future. However, many students report fear of speaking in public, the so-called Public Speaking Anxiety (PSA). This study aims to implement a training program using Virtual Reality (VR) with distractors to reduce the college students' anxiety. Anxiety was measured with two methods: electrodermal activity and self-report. We also analyze gender differences. There were an experimental and a control group. Both groups had to deliver the same speech twice: pre-test (before training); and post-test (after the training program) while participants’ electrodermal activity was measured. Only the experimental group was trained with VR. Students also completed the Public Speaking Anxiety Scale and a survey to examine their experience. The results showed that the VR training reduced the anxiety levels significantly in the experimental group, but there were no significant differences in the control group. The data also revealed a higher level of anxiety in male than in female students. Finally, participants reported a positive impression of the VR training. These results showed the effectiveness of Virtual Reality software with distractors to reduce public speaking anxiety. La capacidad de comunicarse de manera eficaz es un aspecto fundamental en la educación. Para los estudiantes universitarios, aprender a hablar en público es esencial para su futuro académico y profesional. Sin embargo, muchos estudiantes manifiestan tener miedo a hablar en público, lo que se conoce como ansiedad a hablar en público (PSA en inglés). Este estudio tiene como objetivo implementar un programa de capacitación utilizando Realidad Virtual (RV) con distractores para reducir la ansiedad de los estudiantes universitarios medida con actividad electrodérmica y métodos autoinformados. Para ello se utilizó un grupo experimental y otro de control. Ambos grupos tuvieron que pronunciar el mismo discurso dos veces: prueba pretest (antes del entrenamiento) y postest (después del entrenamiento) mientras se midió la actividad electrodérmica. Solo el grupo experimental fue entrenado con RV. Los estudiantes también completaron una escala de ansiedad al hablar en público y una encuesta para examinar su experiencia. Los resultados mostraron que el entrenamiento con RV redujo significativamente los niveles de ansiedad en el grupo experimental y no hubo diferencias significativas en el grupo de control. Los datos también revelaron un mayor nivel de ansiedad en los estudiantes varones que en las mujeres. Finalmente, los participantes reportaron una impresión positiva del entrenamiento con RV. Estos resultados muestran la efectividad del entrenamiento de RV con distractores para reducir la ansiedad al hablar en público.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».