Învățarea automată și emoțiile în educația și sănătatea legată de distorsiunile cognitive

Î

Predarea și învățarea despre subiecte precum distorsiunea cognitivă (bias) sunt o provocare din cauza naturii emoționale a discursului legat de aceasta. Cu toate acestea, emoțiile pot fi o provocare pentru a studia, cu precădere în educația profesiilor medicale, dar nu numai. Odată cu apariția învățării automate am putea vedea o schimbare de perspectivă?

Cum oferim feedback despre subiectele controversate?

Cercetările privind abordarea distorsiunii în rândul profesioniștilor din domeniul sănătății au constatat că feedback-ul despre subiecte precum distorsiunile cognitive au provocat reacții defensive (Sukhera et al, 2018). Totuși, procesul de învățare nu a fost deturnat deoarece cursanții încă și-au perceput experiența ca fiind pozitivă. O revizie și o meta-analiză mai veche, dar importantă susține că această constatare a fost unică în literatura despre feedback care sugerează că feedback-ul ar trebui să fie direcționat departe de sine pentru a evita deturnarea procesului de feedback (Kluger & DeNisi, 1996). Acest paradox sugerează necesitatea de a explora în continuare modul în care emoțiile pot media conversațiile despre părtinire în rândul profesioniștilor din domeniul sănătății.

Înțelegerea rolului emoțiilor atunci când se discută subiecte legate de distorsiune sau inechitate este esențială pentru promovarea educației în domeniu. Știm că emoțiile joacă un rol important în medierea relației dintre conceptul de sine și învățare. Dacă se confruntă cu prejudecățile lor, cursanți pot resimți o amenințare și, prin urmare, pot percepe situația ca având o valoare negativă, realizare care conduce la emoții negative. Emoțiile negative pot împiedica amintirea informațiilor și pot promova evitarea în procesarea conținutului acestora (Krista R. Muis et al., 2016).

Ambivalența emoțională (experiența simultană a emoțiilor pozitive și negative) crește gradul de conștientizare a distorsiunii făcând indivizii mai receptivi la informații potențial amenințătoare despre propria lor distorsiune inconștientă. Ambivalența emoțională acționează ca un tampon împotriva răspunsului defensiv la feedback-ul implicit al distorsiunii (IAT). Testul de asociere implicită (IAT) măsoară puterea asocierii dintre concepte și evaluări sau stereotipuri pentru a dezvălui distorsiunile ascunse sau subconștiente ale unui individ. Aceste constatări au implicații importante pentru cercetarea asupra stereotipurilor și prejudecăților, ambivalenței emoționale și defensivității (Rothman & Vitriol, 2018).

Emoțiile sunt esențiale pentru învățarea transformativă și metode similare care necesită reflecție critică, dialog facilitat, acțiune și schimbare a comportamentului. Eforturile educaționale de a aborda prejudecățile sunt limitate de numeroase bariere (Sukhera, Watling & Gonzalez CM., 2020).

Distorsiuni cognitive în domeniul sănătății

Cercetările privind emoțiile în educația profesiilor medicale pot fi provocatoare din numeroase motive. De exemplu, există tensiuni în modul în care emoțiile sunt conceptualizate în educația profesiilor medicale. Unii văd emoțiile ca fiind un răspuns fiziologic, alții ca abilități, iar alții văd emoțiile ca pe un mediator sociocultural (McNaughton, 2013). 

Lucrările anterioare au descoperit că a avea prejudecăți și, prin urmare, a fi vulnerabil la efectele lor a fost o amenințare la adresa credinței puternice în rândul profesioniștilor din domeniul sănătății că trebuie să opereze fără distorsiune (Sukhera & Iqbal, 2018).

De exemplu, ideea că profesioniștii din domeniul sănătății nu pot avea distorsiuni, sunt parte integrantă a sentimentului de sine al profesioniștilor din domeniul sănătății (Eccles, 2009). Prin urmare, acceptarea posibilității de a fi părtinitor poate fi percepută ca amenințătoare pentru identitate și poate declanșa răspunsuri de autoprotecție și negare pentru a restabili sentimentul de valoare de sine (Nyhan & Reifler, 2015).

Câtă încredere putem avea în domeniul cercetării emoțiilor?

Răspunsul simplu este “nu știm”, dar să fim sceptici!

Cristea și colaboratorii (2021) au evaluat dacă cele mai citate studii în cercetarea emoțiilor au raportat dimensiuni mai mari ale efectului în comparație cu meta-analizele și cu cele mai mari studii pe aceeași variabilă, emoțiile. S-a arătat ca studiile foarte citate pot oferi, în medie, estimări exagerate ale efectelor.

Analiza sentimentelor (SA)

Sa începem cu începutul: Ce înseamnă analiza sentimentelor și cum este ea utilă?

Sentiment Analysis (SA) este studiul computațional al opiniilor, atitudinilor și emoțiilor oamenilor față de o entitate. Entitatea poate reprezenta persoane fizice, evenimente sau subiecte. Aceste subiecte sunt cel mai probabil să fie acoperite de recenzii. Sentiment Analysis identifică sentimentul exprimat într-un text, apoi îl analizează. Prin urmare, scopul SA este să găsească opinii, să identifice sentimentele pe care le exprimă și apoi să le clasifice polaritatea așa cum se arată în figura de mai jos.

 (Medhat, Walaa, et al., 2014)

SA este discutat cel mai frecvent în mediile de afaceri, deoarece permite determinarea sentimentului general al clienților cu privire la produse și servicii prin colectarea datelor și analizarea din rețelele sociale (Mäntylä et al., 2018).

În domeniul sănătății, SA a fost folosită pentru analiza comentariilor online cu privire la serviciile spitalicești pentru a explora experiențele pacienților și a fost aplicată în fișele medicale electronice pentru a analiza comportamentul profesioniștilor din domeniul sănătății (Gohil, Vuik & Darzi, 2018).

Precizia predicției pe care au obținut-o autorii Greaves și colegii (2013), folosind procesul de învățare automată sugerează că suntem capabili să prezicem, din textul liber, o evaluare rezonabil de precisă a părerii pacienților despre diferitele aspecte de performanță ale unui spital și că aceste predicții de învățare automată sunt asociate cu rezultate ale sondajelor mai convenţionale.

În aceste exemple, cercetătorii și-au recunoscut lipsa de experiență clinică și limitările în execuția analizei lor. De exemplu, Gohil și colegii (2018) recunosc că metodele lor nu au fost testate pentru acuratețe. Prin urmare, potențialul pentru SA în cercetarea educației în domeniul sănătății este limitat fără cercetări și evaluări suplimentare.

Ne apropiem de finalul acestui articol și ar fi util  sa analizăm și ce limitari au existat în literatură.

Limitări metodologice IAT

In 1998, Greenwald, McGhee și Schwartz au propus ca testul de asociere implicită (IAT) să măsoare diferențele individuale în cogniția socială implicită. Această propunere necesită dovezi ale validității constructului. Literatura arată că nu există suficiente dovezi pentru aceasta. Cel mai important este că puține studii au fost capabile să testeze validitatea discriminantă a IAT ca măsură a constructelor implicite (Ulrich, 2021). 

De asemenea, există puține dovezi că IAT-ul poate prezice în mod semnificativ discriminarea și, prin urmare, avertizăm cu tărie împotriva oricăror aplicații practice ale IAT care se bazează pe această ipoteză. Cu toate acestea, punând condiția ca aplicația să fie bine informată de stadiul actual al literaturii, credem că IAT poate fi în continuare un instrument util pentru cercetători, educatori, manageri și studenți care sunt interesați de atitudini, prejudecăți, stereotipuri și discriminare (Carlsson et. al, 2016).

Limitări metodologice SA

O limitare cheie a abordării SA este că SA se concentrează pe aspecte categorice ale valorii sentimentului, cum ar fi pozitiv, negativ sau neutru. Acest lucru limitează capacitatea noastră de a înțelege stările emoționale nuanțate care reflectă experiența unui individ. Cercetările anterioare despre modul în care indivizii fac față feedback-ului potențial amenințător legat de părtinirile lor evidențiază faptul că ambivalența poate forma o componentă importantă a modului în care pot răspunde la amenințările de identitate și să avanseze către schimbare (Rothman, Beth, & Vitriol, 2018). Prin urmare, sunt necesare cercetări suplimentare, în special în ceea ce privește modul în care sunt percepute situațiile și resursele individuale și sociale pe care indivizii le experimentează sau trebuie să facă față emoțiilor care pot interfera cu învățarea.

Implicații cheie și direcții viitoare

Pentru ca educatorii din profesiile din domeniul sănătății să ia în considerare în mod eficient emoțiile în proiectarea, livrarea și evaluarea curriculei legate de echitate sau părtinire, educatorii ar trebui să anticipeze reacțiile defensive atunci când emoțiile sunt provocate și să asigure facilitarea calificată pentru discuții sensibile sau încărcate emoțional. Predarea și învățarea existente despre profesionalismul digital pot beneficia de informații referitoare la sentimentalism și la modul în care aspectele digitale ale comunicării diferă de media tradițională.

Concluzii

Prin acest articol am avut ocazia să cunoaștem mai bine realitatea actuală care abundă în provocări din domeniul sănătății, al educației și poate să ne proiectăm într-un viitor mai bun.

În ciuda acestor provocări, este necesară o înțelegere mai profundă a modului în care emoțiile influențează învățarea, pentru a îmbunătăți predarea și învățarea despre subiecte provocatoare din punct de vedere emoțional și social cum ar fi echitatea.

Stadiul actual de cunoaștere și abordare a distorsiunilor în domeniile mai sus menționate nu este încurajator, dar este mai bun decât în trecutul îndepărtat.

 Viitorul poate fi mai bun.

Referințe bibliografice:

Carlsson, Rickard, and Jens Agerström. “A Closer Look at the Discrimination Outcomes in the IAT Literature.” Scandinavian Journal of Psychology, vol. 57, no. 4, Aug. 2016, pp. 278–87. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1111/sjop.12288.

Cloke, Paul, et al. “Ethics, Reflexivity and Research: Encounters with Homeless People.”Ethics, Place & Environment, vol. 3, no. 2, June 2000, pp. 133–54.DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1080/713665889.

Cristea, Ioana A., et al. “Effect Sizes Reported in Highly Cited Emotion Research Compared With Larger Studies and Meta-Analyses Addressing the Same Questions.” Clinical Psychological Science, vol. 10, no. 4, July 2022, pp. 786–800. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1177/21677026211049366.

Eccles J. Who am I and what am I going to do with my life? Personal and collective identities as motivators of action. Educational psychologist. 2009. URL: https://doi.org/10.1080/00461520902832368

Greaves, Felix, et al. “Use of Sentiment Analysis for Capturing Patient Experience From Free-Text Comments Posted Online.” Journal of Medical Internet Research, vol. 15, no. 11, Nov. 2013, p. e239. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.2196/jmir.2721.

Gohil S, Vuik S, Darzi A. Sentiment Analysis of Health Care Tweets: Review of the Methods Used. JMIR Public Health Surveill 2018 Apr 23;4(2):e43

Kluger A, DeNisi A. The effects of feedback interventions on performance: A historical review, a meta-analysis, and a preliminary feedback intervention theory. Psychological bulletin. 1996. URL:https://doi.org/10.1037/0033-2909.119.2.254

Mäntylä, Mika V., et al. “The Evolution of Sentiment Analysis—A Review of Research Topics, Venues, and Top Cited Papers.” Computer Science Review, vol. 27, Feb. 2018, pp. 16–32. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2017.10.002.

McNaughton N. Discourse(s) of emotion within medical education: the ever-present absence. Med Educ 2013 Jan;47(1):71-79.

Medhat, Walaa, et al. “Sentiment Analysis Algorithms and Applications: A Survey.” Ain Shams Engineering Journal, vol. 5, no. 4, Dec. 2014, pp. 1093–113. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1016/j.asej.2014.04.011.

Nyhan B, Reifler J. Does correcting myths about the flu vaccine work? An experimental evaluation of the effects of corrective information. Vaccine 2015 Jan 09;33(3):459-464.

Rothman, Naomi Beth, and Joseph Vitriol. “Conflicted but Aware: Emotional Ambivalence Buffers Defensive Responding to Implicit Bias Feedback.” Academy of Management Proceedings, vol. 2018, no. 1, Aug. 2018, p. 16762. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.5465/AMBPP.2018.16762abstract.

Schimmack, Ulrich. “The Implicit Association Test: A Method in Search of a Construct. ”Perspectives on Psychological Science, vol. 16, no. 2, Mar. 2021, pp. 396–414. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1177/1745691619863798.

Sukhera J, Milne A, Teunissen PW, Lingard L, Watling C. The Actual Versus Idealized Self: Exploring Responses to Feedback About Implicit Bias in Health Professionals. Acad Med. 2018 Apr;93(4):623-629. doi: 10.1097/ACM.0000000000002006. PMID: 29140915.

Sukhera J, Watling CJ, Gonzalez CM. Implicit Bias in Health Professions: From Recognition to Transformation. Acad Med 2020 May;95(5):717-723

Sukhera, Javeed Iqbal. Bias in the Mirror: Exploring Implicit Bias in Health Professions Education. Datawyse / Universitaire Pers Maastricht, 2018.

Trevors G, Muis K, Pekrun R, Sinatra G, Winne P. Identity and epistemic emotions during knowledge revision: A potential account for the backfire effect. Discourse Processes. 2016. URL:https://doi.org/10.1080/0163853X.2015.1136507

Mihaela Abagiu

Mihaela Abagiu este absolventă a Facultăţii de Psihologie şi Ştiinţele Educaţiei și a masterului Psihologia Sănătăţii - Cercetare Clinică şi Optimizare comportamentală,  Universitatea din Bucureşti. Este interesată de psihologia bazată pe dovezi ştiinţifice , psihologia ca domeniu de studiu interdisciplinar și de mecanismele de adaptare ale omului, cu precădere în situații adverse de viața, mecanisme care se pot modela prin educare și autoeducare.

Add comment

Arhivă Ediții

Pagina de Facebook APR