تقنية تتبع العين وتقنيات استخراج البيانات المستخدمة في التحليل السلوكي للبالغين المشاركين في عمليات التعلم

Summary

نقدم بروتوكولا للتحليل السلوكي للبالغين (الذين تتراوح أعمارهم بين 18 و70 عاما) المشاركين في عمليات التعلم ، والقيام بمهام مصممة للتعلم المنظم ذاتيا (SRL). وتم رصد المشاركين، ومدرسي الجامعات وطلابها، والبالغين من جامعة الخبرة، بأجهزة تتبع العين، وتم تحليل البيانات بتقنيات استخراج البيانات.

Abstract

التحليل السلوكي للبالغين المشاركين في مهام التعلم هو تحد كبير في مجال تعليم الكبار. وفي الوقت الحاضر، وفي عالم من التغيرات التكنولوجية المستمرة والتقدم العلمي، هناك حاجة إلى التعلم والتعليم مدى الحياة في البيئات التعليمية الرسمية وغير الرسمية على حد سواء. واستجابة لهذا التحدي، فإن استخدام تكنولوجيا تتبع العين وتقنيات استخراج البيانات، على التوالي، للتعلم تحت الإشراف (التنبؤ أساسا) والتعلم غير الخاضع للإشراف (وتحديدا تحليل المجموعات)، يوفر أساليب للكشف عن أشكال التعلم بين المستخدمين و/أو تصنيف أساليب تعلمهم. في هذه الدراسة، يقترح بروتوكول لدراسة أساليب التعلم بين البالغين الذين لديهم معرفة سابقة أو بدونها في أعمار مختلفة (18 إلى 69 سنة) وفي نقاط مختلفة طوال عملية التعلم (البداية والنهاية). وتعني تقنيات التحليل الإحصائي للتباين أنه يمكن اكتشاف الاختلافات بين المشاركين حسب نوع المتعلم والمعرفة السابقة بالمهمة. وبالمثل، فإن استخدام تقنيات تجميع التعلم غير الخاضعة للإشراف يلقي الضوء على أشكال مماثلة من التعلم بين المشاركين عبر مجموعات مختلفة. كل هذه البيانات سوف تسهل مقترحات شخصية من المعلم لعرض كل مهمة في نقاط مختلفة في سلسلة معالجة المعلومات. وبالمثل سيكون من الأسهل على المعلم تكييف المواد التعليمية مع احتياجات التعلم لكل طالب أو مجموعة من الطلاب ذوي الخصائص المماثلة.

Introduction

منهجية تتبع العين المطبقة على التحليل السلوكي في التعلم
تطبق منهجية تتبع العين، من بين استخدامات وظيفية أخرى، على دراسة السلوك البشري، وتحديدا أثناء حل المهام. تسهل هذه التقنية الرصد والتحليل أثناء الانتهاء من مهام التعلم¹. على وجه التحديد، يمكن دراسة مستويات اهتمام الطلاب في نقاط مختلفة من عملية التعلم (البداية والتطوير والنهاية) في مواضيع مختلفة (التاريخ والرياضيات والعلوم، وما إلى ذلك) باستخدام تكنولوجيا تتبع العين. بالإضافة إلى ذلك، إذا كانت المهمة تتضمن استخدام مقاطع الفيديو بصوت يوجه عملية التعلم، يتم تسهيل التعلم الذاتي التنظيم (SRL). لذلك ، فإن تنفيذ تقنية تتبع العين في تحليل المهام التي يقترح عليها SRL (التي تتضمن استخدام مقاطع الفيديو) كمورد مهم لفهم كيفية تطوير التعلم^2و3و4. وهذا المزيج يعني أيضا أن الاختلافات بين الأساليب التعليمية (مع أو بدون SRL، الخ) يمكن التحقق مع أنواع مختلفة من الطلاب (مع أو بدون معرفة مسبقة، الخ) ^5.في المقابل، يمكن أن يسهل عرض المعلومات متعددة القنوات (العرض المتزامن للمعلومات السمعية والبصرية، سواء كانت شفهية أو مكتوبة أو تصويرية) تسجيل وتحليل المعلومات ذات الصلة مقابل غير ذات الصلة من المتغيرات المذكورة أعلاه^6. يبدو أن الطلاب ذوي المعرفة السابقة المعرضين لقنوات التعلم متعددة الوسائط يتعلمون بشكل أكثر فعالية من أولئك الذين لديهم معرفة مسبقة قليلة أو معدومة. سيقوم الطلاب الذين لديهم مستويات عالية من المعرفة المسبقة بالموضوع بدمج المعلومات النصية والرسومية بشكل أكثر فعالية⁷. وقد لوحظت هذه الوظيفة في تعلم النصوص⁸ التي تشمل الصور⁹. تقدم تقنية تتبع العين معلومات حول مكان تركيز الاهتمام وإلى متى. وتعطي هذه البيانات فكرة عن تطور عملية التعلم بطريقة أكثر دقة من مجرد ملاحظة عملية الحل أثناء إنجاز المهمة. كما أن تحليل هذه المؤشرات يسهل دراسة ما إذا كان الطالب يطور التعلم العميق أو السطحي. وعلاوة على ذلك، فإن العلاقة بين هذه البيانات ونتائج التعلم تسهل التحقق من صحة المعلومات التي تم الحصول عليها باستخدام تقنية تتبع العين^4و10. في الواقع، يتم استخدام هذه التقنية مع SRL بشكل متزايد في التعليم العالي وتعليم الكبار¹¹ بيئات التعلم، سواء على تنظيم وعلى الدورات غير المنظمة¹².

تقدم تقنية تتبع العين مقاييس مختلفة: المسافة والسرعة والتسارع والكثافة والتشتت والسرعة الزاوي والانتقالات بين مناطق الاهتمام (AOI) والنظام التسلسلي ل AOI والزيارات في التثبيتات والأكياس ومسار المسح الضوئي ومعلمات خريطة الحرارة. ومع ذلك، فإن تفسير هذه البيانات معقد ويتطلب استخدام تحت إشراف (الانحدار، وأشجار القرار، وما إلى ذلك) وغير خاضعة للرقابة (تقنيات الكتلة K-means، وما إلى ذلك) ^13،14 تقنيات استخراج البيانات. يمكن تطبيق هذه المقاييس لرصد سلوك نفس الموضوع مع مرور الوقت أو للمقارنة بين عدة مواضيع وأدائها مع نفس المهمة¹⁵، من خلال تحليل الفرق بين المشاركين مع المعرفة السابقة مقابل أي معرفة^{سابقة 16}. كشفت^{الأبحاثالحديثة11 ، 17} أن المتدربين المبتدئين يركزون لفترة أطول على المحفزات (أي ، هناك تردد تثبيت أكبر في حين يتم تسجيل أنماط مسار المسح المماثلة). وكان متوسط مدة التثبيت أطول للخبراء منه للمبتدئين. وعرض الخبراء تركيز اهتمامهم على النقاط الوسطى للمعلومات (القريبة والوسطى)، وهي اختلافات يمكن رؤيتها أيضا في نقاط التصور داخل AOI على الخرائط الحرارية.

تفسير المقاييس في تتبع العين
وقد أشارت الدراسات الحديثة¹⁸ إلى أن الحصول على المعلومات يرتبط بعدد التثبيتات العينية على المحفزات. مقياس آخر مهم هو saccade ، والذي يعرف بأنه الحركة السريعة والمفاجئة لتثبيت بفاصل زمني [10 مللي ثانية ، 100 مللي ثانية]. شافي وآخرون (2015)¹⁸ وجدوا اختلافات في عدد الأكياس، اعتمادا على مرحلة ترميز المعلومات للطالب. معلمة أخرى ذات صلة هي مسار المسح الضوئي ، وهو مقياس يلتقط الترتيب الزمني للخطوات التي يقوم بها المشارك لحل مهمة التعلم داخل AOI التي يحددها الباحث¹⁸. وبالمثل، يمكن استخدام تقنية تتبع العين للتنبؤ بمستوى فهم المشارك، والذي يبدو أنه مرتبط بعدد التثبيتات. وقد أشارت الدراسات الحديثة إلى أن التباين في سلوك النظرات يتحدد من خلال خصائص الصورة (الموضع والكثافة واللون والتوجه) وتعليمات أداء المهمة ونوع معالجة المعلومات (أسلوب التعلم) للمشارك. يتم الكشف عن هذه الاختلافات من خلال تحليل تفاعل الطالب مع AOI¹⁹المختلفة. يمكن استخدام تقنيات²⁰ الكمية (تحليل التردد) و/أو التقنيات النوعية أو الديناميكية²¹ (مسار المسح الضوئي) لتحليل البيانات التي تم جمعها من المقاييس المختلفة. يتم تحليل التقنيات السابقة مع التقنيات الإحصائية التقليدية (تحليل التردد ، والفرق المتوسط ، والفرق الفرق ، وما إلى ذلك) ويتم تحليل هذه الأخيرة مع تقنيات التعلم الآلي (مسافات الإقليدية مع أساليب تحرير السلسلة^21،22، والتكتلات¹⁷). ويسهل تطبيق هذه التقنيات التجميع، بالنظر في الخصائص المختلفة للمواضيع. ووجدت إحدى^{الدراسات 17} أنه كلما زاد خبرة الطالب، كلما كانت استراتيجية معالجة المعلومات المكانية والزمنية التي يتم تنفيذها أكثر فعالية. ويمكن الاطلاع أدناه في الجدول 1على جدول وصفي لمعلمات القياس المستخدمة في هذه الدراسة.

الجدول 1: معظم المعلمات التمثيلية التي يمكن الحصول عليها باستخدام تقنية تتبع العين، مقتبسة من سايز، زابارين، مارتيكورينا، وفيلاسكو (2019). ²⁰   الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الجدول.

تطبيق منهجية تتبع العين لدراسة عملية التعلم
إن استخدام التطورات التكنولوجية وتقنيات تحليل البيانات الموصوفة أعلاه 5 سيضيف^دقة أكبر إلى التحليل السلوكي للمتعلمين أثناء حل المشاكل في المراحل المختلفة لمعالجة المعلومات (بدء المهمة ومعالجة المعلومات وحل المهام). وسوف تسهل جميع التحليل السلوكي الفردي، والتي بدورها تسمح تجمع الطلاب مع خصائص مماثلة²⁴. وبالمثل، تقنيات التنبؤ (أشجار القرار، وتقنيات الانحدار، وما إلى ذلك) ²⁵ يمكن تطبيقها على التعلم، سواء فيما يتعلق بعدد التثبيتات ونتائج تحليل المهام لكل طالب. هذه الوظيفة هي تقدم مهم جدا في معرفة كيف يتعلم كل طالب واقتراح برامج التعلم الشخصية داخل مجموعات مختلفة (الأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم أو^{بدونها 26}). ولذلك، فإن استخدام هذه التقنية تسهم في تحقيق التخصيص والاستفادة المثلى من التعلم²⁷. ويجب أن يفهم التعلم مدى الحياة على أنه دورة من التحسين المستمر لأن معرفة المجتمع تتقدم وتتقدم باستمرار. علم النفس التطوري يشير إلى أن مهارات القرار والفعالية في معالجة المعلومات تنخفض مع التقدم في السن. على وجه التحديد ، تم العثور على تردد saccade ، والسعة ، وسرعة حركات العين بين البالغين في الانخفاض مع التقدم في السن. بالإضافة إلى ذلك ، في الأعمار الأكبر سنا ، يتركز الاهتمام على المناطق السفلية من المشاهد البصرية ، والتي ترتبط بالعجز في الذاكرة^{العاملة 14}. ومع ذلك، يزيد التنشيط في المناطق الأمامية وقبل الجبهية في سن أكبر، مما يبدو أنه يعوض عن هذه العجزات في حل المهام. ويشمل هذا الجانب مستوى المعرفة السابقة واستراتيجيات التعويض المعرفي التي يمكن أن يطبقها هذا الموضوع. يتعلم المشاركون ذوي الخبرة بشكل أكثر كفاءة ، لأنهم يديرون الاهتمام بشكل أكثر فعالية ، بسبب تطبيق عمليات الإشراف الآلي^28. وبالإضافة إلى ذلك، إذا تم نقل المعلومات التي سيتم تعلمها من خلال تقنيات SRL، يتم تخفيف أوجه القصور المذكورة أعلاه¹⁷. استخدام هذه التقنيات يعني أن أنماط التتبع البصري متشابهة جدا ، سواء في مواضيع دون معرفة مسبقة أو في مواضيع ذات معرفة مسبقة⁷.

باختصار، تحليل البيانات متعددة الوسائط متعددة القنوات على SRL التي تم الحصول عليها باستخدام تقنيات التعلم المتقدم (تتبع العين) هو المفتاح لفهم التفاعل بين العمليات المعرفية والميتاكوغينيتية والتحفيفية، وتأثيرها على التعلم²⁹. نتائج ودراسة الاختلافات في التعلم لها آثار على تصميم المواد التعليمية ونظم التدريس الذكية، وكلاهما سيمكن التعلم الشخصي الذي من المرجح أن يكون أكثر فعالية ومرضية للطالب³⁰.

في هذا البحث، كان هناك سؤالان للتحقيق طرحا: (1) هل ستكون هناك اختلافات كبيرة في نتائج التعلم وفي معلمات تثبيت العين بين الطلاب والمعلمين الخبراء مقابل غير الخبراء في تاريخ الفن الذين يميزون الطلاب الحاصلين على شهادات رسمية مقابل الطلاب الحاصلين على شهادات غير رسمية (جامعة الخبرة - تعليم الكبار)؟ و (2) هل ستتوافق مجموعات كل مشارك مع نتائج التعلم ومعلمات تثبيت العين مع نوع المشاركين (الطلاب الحاصلين على شهادات رسمية والطلاب الحاصلين على درجات غير رسمية (جامعة الخبرة - تعليم الكبار) والمعلمين)؟

Protocol

تم تنفيذ هذا البروتوكول وفقا للوائح الإجرائية للجنة أخلاقيات البيولوجيا في جامعة بورغوس (إسبانيا) nº N IR27/2019. وقبل مشاركتهم، كان المشاركون قد علموا تماما بأهداف البحث وقدموا جميعا موافقتهم المستنيرة. ولم يتلقوا أي تعويض مالي عن مشاركتهم.

1. توظيف المشاركين

1. توظيف مشاركين من بين مجموعة من البالغين في بيئتين (الطلاب والمعلمين)، مع رتبة عمرية تتراوح بين 18 و 69 سنة في بيئة التعليم العالي (التعليم الرسمي وغير الرسمي).
2. تضمين المشاركين الذين يعانون من رؤية وسماع طبيعيين أو مصححين.
3. استبعاد المشاركين الذين يعانون من اضطرابات عصبية ونفسية واضطرابات النوم، والإعاقات المتعلقة بالاحتياجات التعليمية الخاصة، والصعوبات الإدراكية (ضعف البصر والسمع)، والإعاقات المعرفية.
   ملاحظة: عملنا في هذه الدراسة مع عينة من 40 مشاركا، و6 طلاب من جامعة الخبرة (تم استبعاد مشارك واحد في فئة الطلاب من جامعة الخبرة بسبب صعوبات بصرية)، و25 أستاذا جامعيا في تخصصات العلوم الصحية والهندسة والتاريخ والتراث، و9 طلاب جامعيين وماجستير يتابعون دورات في العلوم الصحية والهندسة والتاريخ والتراث. لم يكن لدى المشاركين أي مشاكل إدراكية أو سمعية أو بصرية، وكان لديهم جميعا رؤية طبيعية أو مصححة إلى طبيعية(الجدول 2). ولهذا السبب، تم استبعاد أحد المشاركين قبل بدء التجربة لأنه تم اكتشاف النيستاغموس عليه، وبالتالي تم تطبيق المهمة على عينة من 39 مشاركا. ولم يتلق المشاركون أي تعويض مالي أو مهني؛ ولهذا السبب كان دافع المشاركين عاليا لأنه كان يستند فقط إلى اهتمامهم بمعرفة كيفية عمل طريقة تتبع العين هذه أثناء عملية التعلم المتعلقة بالتراث الثقافي، وتحديدا أصل الأديرة الأوروبية.

الجدول 2 - الأرباح خصائص العينة.  الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الجدول.

2. إجراء تجريبي

1. الجلسة 1: جمع الموافقة المستنيرة والبيانات الشخصية والمعرفة الأساسية
   1. الحصول على موافقة مستنيرة. قبل الاختبار، قم بإبلاغ كل مشارك بأهداف الدراسة وجمع بياناته ومعالجتها وتخزينها. يتم منح موافقة كل مشارك عن طريق التوقيع على نموذج الموافقة المستنيرة.
      ملاحظة: المشاركة في هذه الدراسة كانت طوعية ولم تكن هناك مكافأة مالية. وقد ضمن هذا الجانب عدم وجود دافع اقتصادي لإنجاز المهام. وقبل بدء المهمة، يقوم المحاور، وهو خبير في هذا المجال، بملء استبيان بأسئلة عن العمر والجنس والمهنة والمعرفة المسبقة بالموضوع، وفي هذه الحالة، أصل الأديرة في أوروبا وتطورها التاريخي (انظر الجدول 3). هذه الدراسة هي جزء من مشروع أوروبي (2019-1-ES01-KA204-095615-Coordinator 6) حول تعلم الكبار حول التراث الثقافي للبشرية طوال الحياة؛ لهذا السبب تم اختيار هذا النوع من المهام. سيختار كل محقق الموضوع اعتمادا على مجال عمله.

الجدول 3 - الأرباح استبيان المقابلة.  الرجاء الضغط هنا لتحميل هذا الجدول.

2. الجلسة الثانية: المعايرة
   1. إبلاغ المشاركين حول كيفية عمل تكنولوجيا تتبع العين وكيفية جمع المعلومات وتسجيلها ومعايرتها: "سنستخدم تقنية تتبع العين لمراقبة الانتهاء من مهمة التعلم حول منشأ وتطوير الأديرة الأوروبية. تتبع العين هي التكنولوجيا التي تسمح لك لمتابعة نظرك أثناء أداء النشاط وليس له أي آثار جانبية، ولا هو الغازية، لأنه في هذه الدراسة يتم تسجيل تتبع العين فقط".
   2. شرح للمشارك أن اختبار صالح يتطلب تحديد المواقع المناسبة. يجب أن يجلس المشارك على مسافة معينة [45 إلى 60 سم] من الشاشة. سوف تعتمد المسافة على ارتفاع المشارك ، كلما انخفض الارتفاع ، كلما كانت المسافة أقصر.
   3. إبلاغ المشارك بأن سلسلة من النقاط ستظهر على النقاط الأساسية للشاشة وأنه كلما ظهرت كل نقطة يجب على المشارك مراقبتها بالعينين. يمكن للمشارك الانتقال من نقطة إلى أخرى باستخدام المؤشر "enter". مرحلة المعايرة مدة 10-15 دقيقة.
      ملاحظة: تم استخدام iViewer XTM تتبع العين، مركز التجارب SMI 3.0، وSMI Be Gaze وشاشة بدقة 1680×1050 لممارسة تحليل المهام. تسجل هذه المعدات حركات العين وإحداثياتها وأقطار البؤبؤ لكل عين. في هذه الدراسة، تم تطبيق 60 هرتز، واستخدمت مقاييس مسار المسح الضوئي ومقاييس مسار المسح الديناميكي، وتم تحديد إحصاءات AOI.
   4. تحقق من إعداد المعايرة. يقوم المحترف المشرف على الاختبار بتحليل إعداد المعايرة على شاشة التحكم.
      1. قم بإجراء المعايرة من خلال نظام المعايرة المضمن في iViewer XTM لتتبع العين. قبل بدء هذه المهمة، يدرك كل مشارك متابعة بصرية من أربع نقاط على الشاشة إلى الزوايا الأربع (أعلى اليمين، أعلى اليسار، أسفل اليمين، أسفل اليسار). بعد ذلك ، يحتوي البرنامج على عملية تحقق تنفيذ الموقف الصحيح لهذه المحفزات ويعطي معلومات عن تعديل المعلمة بالدرجات. إذا كان هذا التعديل يقع بين 0.6 درجة ± 1 في العين اليمنى واليسارية، يعتبر أن المعايرة صحيحة، ويبدأ تنفيذ المهمة. يمكن التحقق من مثال العملية في الشكل 1.
         ملاحظة: يتم أخذ إكمال المهمة الصحيح في الاعتبار عند تعيين الدرجات في العين اليمنى واليسارية عند 0.6 درجة ± انحراف معياري واحد. في هذه الدراسة، تم الكشف عن معايرة اثنين بين مجموعة من أساتذة الجامعات التي تجاوزت معيار التكيف من 0.6 درجة ± 1 ولذلك تمت إزالة اثنين من المشاركين. ولذلك تم تخفيض عدد المشاركين في العينة الأولى ال 25 إلى 23 مشاركا.

الشكل 1. عملية معايرة تتبع العين يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

3. الجلسة الثالثة: تنفيذ مهمة التعلم
   1. شرح محتويات المهمة للمشارك. يشرح خبير في علم النفس التعليمي للمشارك ما ستتألف منه المهمة وكيفية تنفيذها: "يبلغ طول الفيديو 1:14 ثانية ويتكون من 5 صور صوتية. وفي النهاية، فإن المشارك مدعو إلى إكمال لغز الكلمات المتقاطعة الصغيرة للتأكد من أن المعلومات المقدمة في الفيديو قد فهمت".
   2. شاهد مقطع الفيديو. يمكن عرض الفيديو المستخدم في المهمة على الرابط التالي: https://youtu.be/HlGGgrYDTFs.
      ملاحظة: المهمة تتكون في مشاهدة فيديو يقدم معلومات عن أصول الأديرة الأوروبية. وقد تم إعداد هذه المعلومات من قبل متخصص، وهو مدرس تاريخ الفن. يتم تنظيم المعلومات في قناتين ، واحدة مرئية تتضمن صورا ومعلومات مكتوبة مقدمة كخطوط عامة وأخرى صوتية لأن مدرسا متخصصا في SRL يتحدث طوال الفيديو مصرا على أهم المحتويات باستخدام التركيز اللفظي.
   3. أداء لغز الكلمات المتقاطعة على منصة افتراضية تستند إلى Moodle. النقر على أيقونة الكلمات المتقاطعة يأخذ المشارك إلى منصة افتراضية حيث يمكن الانتهاء من الكلمات المتقاطعة، للتحقق مما إذا كان قد تم الحصول على المعرفة. يتم تقديم لغز الكلمات المتقاطعة في الشكل 2.

الشكل 2. لغز الكلمات المتقاطعة للتحقق من المعرفة المكتسبة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

4. الجلسة الرابعة: تحليل البيانات
   1. اختر مجالات الاهتمام (AOI). يتم تعريف AOIs في الفيديو ويتم تقسيمها إلى AOIs تحتوي على معلومات ذات صلة مقابل AOIs التي تتضمن معلومات غير ذات صلة.
      ملاحظة: يتم تحقيق تعيين AOI بواسطة المجرب الذي يقرر أي من مؤشرات AOIs ذات الصلة أو غير ذات صلة فيما يتعلق بالمعلومات المقدمة.
   2. استخراج قاعدة البيانات المتعلقة المعلمات تثبيتات AOI ("وقت بدء تشغيل الحدث التجريبي", "وقت المحاكمة نهاية الحدث" و "مدة الحدث"; "تثبيت الموقف العاشر" ، "تثبيت الموقف Y" ، "تثبيت متوسط حجم التلميذ" ، "تثبيت متوسط حجم التلميذ Y px" ، "تثبيت متوسط قطر التلميذ" ، "تثبيت تشتت X" و "تثبيت تشتت Y").
   3. استيراد قاعدة البيانات إلى حزمة برامج معالجة إحصائية وتحديد الخيار تحليل ثم تصنيف، متبوعا الخيار k-means الكتلة. ثم حدد الجدول المشترك في حزمة البرامج الإحصائية ، على سبيل المثال SPSS ، يليه خيار "ANOVA" ، لتحليل الاختلافات بين المشاركين (نوع مجموعات البالغين ودرجة المعرفة المسبقة) فيما يتعلق بمعلمات تثبيت AOI^31.
      ملاحظة: التجميع أو تحليل الكتلة هو تقنية تعلم آلي "غير خاضعة للرقابة"، وضمن k-means،هو أسلوب تجميع، والهدف منه هو تقسيم مجموعة من الملاحظات n إلى مجموعات k، حيث تنتمي كل ملاحظة إلى المجموعة ذات القيمة المتوسطة الأقرب. في هذه التجربة،تم استخدام k-means clustering للتحقق من مجموعات المشاركين في مهمة التعلم. هذه المراسلات مهمة ، لأنها توفر للمعلم أو المعالج معلومات عن التطور الوظيفي المتجانس للمستخدمين يتجاوز التشخيص ، وتوفير المعلومات لاقتراح برامج تدخل مماثلة في بعض مجالات التطوير الوظيفي. ومن المتوقع أن يسهل هذا الخيار الاستخدام الكامل للخدمات التعليمية أو العلاجية ومواردها الشخصية والمادية.
   4. إجراء تحليل مرئي للبيانات (تحليل وصفي وكتلة) التي تتم معالجتها، وذلك باستخدام برنامج التصور مثل أورانج³².
   5. استخراج البيانات على معلمات الإحصاءات التفصيلية: وقت الإسبات، ومدة النظر، ومدة التحويل، وعدد اللمحات، وعدد التثبيت، ومتوسط التثبيت، والمدة ثم استيراد قاعدة البيانات هذه إلى حزمة برامج إحصائية. حدد الخيار "ANOVA" في الحزمة الإحصائية ثم قم بإجراء تحليل مرئي للبيانات التي تمت معالجتها (الوسائل). استخدم جدول البيانات لإنشاء مخطط عنكبوت ورسومات بيانية شريطية محددة لمجموعات المشاركين.
5. الجلسة الخامسة: مقترحات التعلم الشخصية
   1. تنفيذ برنامج تدخل لتحسين نتائج التعلم بين المشاركين الذين تم اكتشافهم في تحليل المجموعة، وذلك بسبب انخفاض درجاتهم.
      ملاحظة: يظهر ملخص للمراحل التالية في الإجراء التجريبي في الشكل 3.

الشكل 3. مراحل الإجراء التجريبي. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

النتائج

وكان المشاركون ال 36 الذين تم تعيينهم لهذه الدراسة من ثلاث مجموعات من البالغين (طلاب من جامعة الخبرة، وأساتذة الجامعات، وطلاب المرحلة الجامعية والماجستير) تتراوح أعمارهم بين [18 و 69] سنة(الجدول 2). تم اختبار البروتوكول على مدى 20 شهرا في جامعة بورغوس. ويمكن الجزم الت?...

Discussion

وأشارت نتائج البحث إلى أن متوسط مدة التثبيت على المحفزات ذات الصلة كان أطول بين المشاركين الذين لديهم معرفة سابقة. وبالمثل ، فإن تركيز الاهتمام على هذه المجموعة هو على النقاط الوسطى من المعلومات (القريبة والنازلة)^7. وقد كشفت نتائج هذه الدراسة عن اختلافات في الطريقة التي عالج ب...

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
iViewer XTM	iViewer
SMI Experimenter Center 3.0	SMI
SMI Be Gaze	SMI