神經多樣性與科技壓力：評估主觀、生理及行為反應的多模態研究設計
arXiv - Computers and SocietyLisa van den Heuvel, Igor Ivki\'c, Ren\'e Riedl
本文提出一種結合多模態測量與神經多樣性視角的實驗設計，旨在更全面地研究數位科技引發的科技壓力。
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從「單一維度」轉向「多模態整合」的評估範式
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單靠問卷（主觀）無法捕捉到生理與行為層面的即時壓力反應。透過整合生理與行為數據，研究者能更精準地識別隱性壓力，這對於設計包容性的數位學習環境至關重要。
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將「神經多樣性」納入數位設計的核心考量
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這挑戰了「標準化數位工具適用於所有人」的假設。理解不同神經特質對科技壓力的敏感度，能驅動更具包容性的 EdTech 工具開發，避免數位落差擴大。
核心研究發現
- 1
現有的科技壓力研究多集中於神經典型族群，忽略了神經多樣性個體在數位環境下的差異化壓力反應。
- 2
傳統研究往往缺乏整合性，未能同時從主觀感知、生理活化與可觀察行為等多個維度進行壓力評估。
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本文提出透過結構化與非結構化數位任務，系統性地比較神經多樣性與神經典型個體在標準化壓力下的表現。
對教育工作者的啟發
對於教育科技設計者而言，應避免開發「一體適用」的數位學習工具。建議在設計數位學習平台時，應考慮神經多樣性（如 ADHD、自閉症譜系等）學生的感官與認知負荷需求。具體做法包括：提供可調整的介面（如減少視覺干擾、提供非同步互動選項），並利用生理感測技術（如心率變異度）來監測學習者的壓力狀態，從而實現更具包容性且能適時介入的自主學習支持系統。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Neurodiversity and Technostress: Towards a Multimodal Research Design for Evaluating Subjective, Physiological, and Behavioral Responses
- 作者：
- Lisa van den Heuvel, Igor Ivki\'c, Ren\'e Riedl
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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