Name: eye-tracking technology and data-mining techniques used for a behavioral analysis of adults engaged in learning processes
Uploaded: 2021-06-10T14:00:00
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这项工作是在"智能艺术伊拉斯谟+成人教育自我调节学习"项目内开展的，该项目由欧盟委员会资助，2019-1-ES01-KA204-095615-协调员6。任务完成阶段的视频事先征得鲁特·贝拉斯科·塞伊兹的同意。我们赞赏教师和学生参与任务执行阶段。

该议定书是按照布尔戈斯大学（西班牙）生物道德委员会的程序条例执行的。在参加之前，与会者已充分了解研究目标，并已全部表示知情同意。他们因参与而未获得任何经济补偿。
1. 参与者招募
<ol><li>在两个环境中（学生和教师）从一组成年人中招募参与者，年龄在高等教育环境中（正规和非正规教育）的年龄为18至69岁。</li>
	<li>包括具有正常或更正到正常视力和听力的...

<ol>
	<li>van Marlen, T., van Wermeskerken, M., Jarodzka, H., van Gog, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effectiveness+of+eye+movement+modeling+examples+in+problem+solving:+The+role+of+verbal+ambiguity+and+prior+knowledge.">Effectiveness of eye movement modeling examples in problem solving: The role of verbal ambiguity and prior knowledge.</a> Learning and Instruction. 58, 274-283 (2018).</li><li>Taub, M., Azevedo, R., Bradbury, A. E., Millar, G. C., Lester, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+sequence+mining+to+reveal+the+efficiency+in+scientific+reasoning+during+STEM+learning+with+a+game-based+learning+environment.">Using sequence mining to reveal the efficiency in scientific reasoning during STEM learning with a game-based learning environment.</a> Learning and Instruction. 54, 93-103 (2018).</li><li>Cloude, E. B., Taub, M., Lester, J., Azevedo, R., Isotani, S., Millan, E., Ogan, A., Hastings, P., McLaren, B., Luckin, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Role+of+Achievement+Goal+Orientation+on+Metacognitive+Process+Use+in+Game-Based+Learning.">The Role of Achievement Goal Orientation on Metacognitive Process Use in Game-Based Learning.</a> Artificial Intelligence in Education. , 36-40 (2019).</li><li>Azevedo, R., Ga&#353;evi&#263;, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analyzing+Multimodal+Multichannel+Data+about+Self-Regulated+Learning+with+Advanced+Learning+Technologies:+Issues+and+Challenges.">Analyzing Multimodal Multichannel Data about Self-Regulated Learning with Advanced Learning Technologies: Issues and Challenges.</a> Computers in Human Behavior. 96, 207-210 (2019).</li><li>S&#225;iz-Manzanares, M. C., Rodr&#237;guez-Diez, J. J., Marticorena-S&#225;nchez, R., Zapar&#237;n-Y&#225;&#241;ez, M. J., Cerezo-Men&#233;ndez, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lifelong+learning+from+sustainable+education:+An+analysis+with+eye+tracking+and+data+mining+techniques.">Lifelong learning from sustainable education: An analysis with eye tracking and data mining techniques.</a> Sustainability. 12 (5), 2-18 (2020).</li><li>Alemdag, E., Cagiltay, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+systematic+review+of+eye+tracking+research+on+multimedia+learning.">A systematic review of eye tracking research on multimedia learning.</a> Computers &amp; Education. 125, 413-428 (2018).</li><li>Ho, H. N. J., Tsai, M. -. J., Wang, C. -. Y., Tsai, C. -. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prior+knowledge+and+online+inquiry-based+science+reading:+evidence+from+eye+tracking.">Prior knowledge and online inquiry-based science reading: evidence from eye tracking.</a> International Journal of Science and Mathematics Education. 12, 525-554 (2014).</li><li>Catrysse, L., Gijbels, D., Donche, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=It+is+not+only+about+the+depth+of+processing:+What+if+eye+am+not+interested+in+the+text.">It is not only about the depth of processing: What if eye am not interested in the text.</a> Learning and Instruction. 58, 284-294 (2018).</li><li>Mayer, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+multimedia+for+e-learning.">Using multimedia for e-learning.</a> Journal of Computer Assisted Learning. 33 (5), 403-423 (2017).</li><li>Prokop, M., Pila&#345;, L., Tich&#225;, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+think-aloud+on+eye-tracking:+A+comparison+of+concurrent+and+retrospective+think-aloud+for+research+on+decision-making+in+the+game+environment.">Impact of think-aloud on eye-tracking: A comparison of concurrent and retrospective think-aloud for research on decision-making in the game environment.</a> Sensors. 20 (10), (2020).</li><li>DuMouchel, W., Abello, J., Pardalos, P. M., Resende, M. G. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data+Squashing:+Constructing+Summary+Data+Sets.">Data Squashing: Constructing Summary Data Sets.</a> Handbook of Massive Data Sets. , 579-591 (2002).</li><li>Stull, A. T., Fiorella, L., Mayer, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+eye-tracking+analysis+of+instructor+presence+in+video+lectures.">An eye-tracking analysis of instructor presence in video lectures.</a> Computers in Human Behavior. 88, 263-272 (2018).</li><li>K&#246;nig, S. D., Buffalo, E. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+nonparametric+method+for+detecting+fixations+and+saccades+using+cluster+analysis:+Removing+the+need+for+arbitrary+thresholds.">A nonparametric method for detecting fixations and saccades using cluster analysis: Removing the need for arbitrary thresholds.</a> Journal of Neuroscience Methods. 30 (227), 121-131 (2014).</li><li>Maltz, M., Shinar, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Eye+Movements+of+Younger+and+Older+Drivers.">Eye Movements of Younger and Older Drivers.</a> Human Factors. 41 (1), 15-25 (1999).</li><li>Burch, M., Kull, A., Weiskopf, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AOI+rivers+for+visualizing+dynamic+eye+gaze+frequencies.">AOI rivers for visualizing dynamic eye gaze frequencies.</a> Computer Graphics Forum. 32 (3), 281-290 (2013).</li><li>Dzeng, R. -. J., Lin, C. -. T., Fang, Y. -. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+eye-tracker+to+compare+search+patterns+between+experienced+and+novice+workers+for+site+hazard+identification.">Using eye-tracker to compare search patterns between experienced and novice workers for site hazard identification.</a> Safety Science. 82, 56-67 (2016).</li><li>Kurzhals, K., Weiskopf, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Space-time+visual+analytics+of+eye-tracking+data+for+dynamic+stimuli.">Space-time visual analytics of eye-tracking data for dynamic stimuli.</a> IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 19 (12), 2129-2138 (2013).</li><li>Sharafi, Z., Soh, Z., Gu&#233;h&#233;neuc, Y. -. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+systematic+literature+review+on+the+usage+of+eye-tracking+in+software+engineering.">A systematic literature review on the usage of eye-tracking in software engineering.</a> Information and Software Technology. 67, 79-107 (2015).</li><li>Dalrymple, K. A., Jiang, M., Zhao, Q., Elison, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Machine+learning+accurately+classifies+age+of+toddlers+based+on+eye+tracking.">Machine learning accurately classifies age of toddlers based on eye tracking.</a> Scientific Reports. 9 (1), 6255 (2019).</li><li>Seifert, L., Cordier, R., Orth, D., Courtine, Y., Croft, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Role+of+route+previewing+strategies+on+climbing+fluency+and+exploratory+movements.">Role of route previewing strategies on climbing fluency and exploratory movements.</a> PLoS One. 12 (4), 1-22 (2017).</li><li>Takeuchi, H., Habuchi, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+quantitative+method+for+analyzing+scan+path+data+obtained+by+eye+tracker.">A quantitative method for analyzing scan path data obtained by eye tracker.</a> IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining, CIDM 2007. , 283-286 (2007).</li><li>Takeuchi, H., Matsuda, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scan-path+analysis+by+the+string-edit+method+considering+fixation+duration.">Scan-path analysis by the string-edit method considering fixation duration.</a> 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, and 13th International Symposium on Advanced Intelligence Systems, SCIS/ISIS 2012. , 1724-1728 (2012).</li><li>S&#225;iz, M. C., Marticorena, R., Anaiz, &. #. 1. 9. 3. ;., Zapara&#237;n, M. J., Peralbo, M., Risso, A., Barca, A., Duarte, B., Almeda, L., Brenlla, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Task+analysis+with+eye+tracking+technology.+srl+at+Smartart.">Task analysis with eye tracking technology. srl at Smartart.</a> II Congress of the International Scientific Association of Psychopedagogy Proceedings. , 4093-4104 (2019).</li><li>Khedher, A. B., Jraidi, I., Frasson, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+Students'+Analytical+Reasoning+Using+Visual+Scan+Paths.">Tracking Students' Analytical Reasoning Using Visual Scan Paths.</a> IEEE 17th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT). , 53-54 (2017).</li><li>Xia, C., Han, J., Qi, F., Shi, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+Human+Saccadic+Scanpaths+Based+on+Iterative+Representation+Learning.">Predicting Human Saccadic Scanpaths Based on Iterative Representation Learning.</a> IEEE Trans Image Process. 8 (7), 3502-3515 (2019).</li><li>Cerezo, R., Fern&#225;ndez, E., G&#243;mez, C., S&#225;nchez-Santill&#225;n, M., Taub, M., Azevedo, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodal+Protocol+for+Assessing+Metacognition+and+Self-Regulation+in+Adults+with+Learning+Difficulties.">Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties.</a> Journal of Visualized Experiments. , e60331 (2020).</li><li>Scherer, R., Siddiq, F., Tondeur, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+technology+acceptance+model+(TAM):+A+meta-analytic+structural+equation+modeling+approach+to+explaining+teachers'+adoption+of+digital+technology+in+education.">The technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural equation modeling approach to explaining teachers' adoption of digital technology in education.</a> Computers &amp; Education. 128 (0317), 13-35 (2019).</li><li>Bruder, C., Ei&#223;feldt, H., Maschke, P., Hasse, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differences+in+monitoring+between+experts+and+novices.">Differences in monitoring between experts and novices.</a> Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 57 (1), 295-298 (2013).</li><li>Azevedo, R., Ga&#353;evi&#263;, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analyzing+Multimodal+Multichannel+Data+about+Self-Regulated+Learning+with+Advanced+Learning+Technologies:+Issues+and+Challenges.">Analyzing Multimodal Multichannel Data about Self-Regulated Learning with Advanced Learning Technologies: Issues and Challenges.</a> Computers in Human Behavior. 96, 207-210 (2019).</li><li>Taub, M., Azevedo, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+Does+Prior+Knowledge+Influence+Eye+Fixations+and+Sequences+of+Cognitive+and+Metacognitive+SRL+Processes+during+Learning+with+an+Intelligent+Tutoring+System.">How Does Prior Knowledge Influence Eye Fixations and Sequences of Cognitive and Metacognitive SRL Processes during Learning with an Intelligent Tutoring System.</a> International Journal of Artificial Intelligence in Education. 29 (1), 1-28 (2019).</li><li>IBM Corp. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> SPSS Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (Version 24). , (2016).</li><li>. Orange Software Package Available from: <a target="_blank" href="https://orange.biolab.si/docs/">https://orange.biolab.si/docs/</a> (2020)</li></ol>

研究结果表明，在以前了解情况的参与者中，相关刺激的平均固定持续时间更长。同样，关注这个群体的焦点是信息的中间点（近处和离群点）7。这项研究的结果揭示了参与者处理信息的方式不同。此外，他们的处理并不总是与最初的分组（大学经验学生，大学教师和研究生和硕士生）。这些差异是在分析参与者在学习视频中呈现的图像的固定中 X 轴上的视觉位置时发现的。在...

眼跟踪方法应用于学习中的行为分析 眼跟踪方法，除其他功能用途外，适用于人类行为的研究，特别是在任务解决期间。这项技术有助于在完成学习任务时进行监测和分析。具体来说，使用眼动追踪技术可以研究不同科目（历史、数学、科学等）学生在学习过程（开始、发展和结束）的不同点的注意力水平。此外，如果任务包括使用具有指导学习过程的声音的视频，则会促进自我调节的学习 （SRL）。因此，在分析SRL（包括使用视频）的任务时，将眼动追踪技术作为了解学习如何发展的重要资源。这种组合还意味着教学方法（有或没有 SRL 等）之间的差异可以与不同类型的学生（有或没有事先知情等）进行检查。5.相比之下，多渠道信息的呈现（同时呈现听觉和视觉信息，无论是口头、书面还是图片）可以促进上述变量6的相关信息与非相关信息的录制和分析。拥有以前接触多媒体学习渠道的知识的学生似乎比那些以前知识很少或根本没有知识的学生学习更有效。具有较高学前知识的学生将更有效地整合文本和图形信息。此功能已在学习文本8中观察到，其中包括图像9。眼动追踪技术提供了关注的重点和持续时间的信息。这些数据比在完成任务期间对解决过程的简单观察，更准确地了解了学习过程的发展。此外，对这些指标的分析有助于研究学生是发展深度还是肤浅的学习。此外，这些数据与学习结果之间的关系，亦有助验证使用眼动追踪技术4、10获得的信息。事实上，这项技术与SRL一起越来越多地用于高等教育和成人教育11学习环境，无论是在受监管的课程还是在非监管课程12。
眼动跟踪技术提供不同的指标：距离、速度、加速度、密度、分散、角度速度、感兴趣区域 （AOI） 之间的过渡、AOI 的顺序、固定的访问、囊、扫描路径和热图参数。但是，对这些数据的解释是复杂的，需要使用受监督的（回归、决策树等）和无人监督（k-手段集群技术等）13，14数据挖掘技术.这些指标可用于监测同一科目的行为随着时间的推移，或比较几个科目和他们的表现与相同的任务15，通过分析参与者之间的差异，以前的知识与没有以前的知识16。最近的研究11，17显示，新手学徒固定在刺激上的时间更长（即，有一个更大的固定频率，而类似的扫描路径模式被记录）。专家的平均固定时间比新手长。专家们将注意力集中在信息的中间点（近处和中央），在热图上的AOI内可视化点也可以看到差异。
眼部跟踪指标的解释 最近的研究18表明，信息获取与刺激的眼部固定次数有关。另一个重要的指标是囊，它被定义为固定的快速和突然移动，间隔为[10毫秒，100毫秒]。Sharafi 等人（2015 年）18发现，根据学生的信息编码阶段，教士的数量存在差异。另一个相关的参数是扫描路径，该指标捕获参与者为解决研究人员18定义的 AOI 内的学习任务而执行的步骤的按时间顺序排列。同样，眼动追踪技术可用于预测参与者的理解水平，这似乎与固定次数有关。最近的研究表明，凝视行为的变异性取决于图像的属性（位置、强度、颜色和方向）、执行任务的说明以及参与者的信息处理类型（学习风格）。这些差异是通过分析学生与不同的AOI19的相互作用来检测的。定量20（频率分析）和/或定性或动态21（扫描路径）技术可用于分析从不同指标收集的数据。前一种技术用传统的统计技术（频率分析、平均差值、方差等）进行分析，后者用机器学习技术（用字符串编辑方法21、22和聚类17）分析前者。这些技术的应用通过考虑受试者的不同特征，促进集群化。一项研究17发现，学生越是专业，实施的空间和时间信息处理策略就越有效。本研究中使用的测量参数的描述性表可在表 1中查阅。
表1：最具有代表性的参数，可以获得与眼睛跟踪技术，改编自塞伊兹，扎帕林，马蒂科雷纳和贝拉斯科（2019年）。20  <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62103/Copia%20de%20JoVE_Table_1.xls" target="_blank">请单击此处下载此表。</a>
将眼跟踪方法应用于学习过程的研究 使用上述5 项技术进步和数据分析技术，将为在信息处理（任务启动、信息处理和任务解决）的不同阶段解决问题时对学习者的行为分析增加更高的精度。这一切都将促进个人行为分析，这反过来又允许具有类似特征的学生分组24。同样，预测技术（决策树、回归技术等）25 可以应用于学习，既与固定次数有关，也与每个学生的任务解决结果相关。此功能是每个学生如何学习的知识以及不同群体（有学习困难或没有学习困难的人26）中个性化学习计划建议的一个非常重要的进步。因此，使用这项技术将有助于实现个性化和优化学习27。终身学习必须理解为一个不断改进的循环，因为社会知识在不断进步和进步。进化心理学表明，信息处理的分辨率技能和有效性随着年龄的增长而下降。具体来说，发现成年人的眼动频率、振幅和速度会随着年龄的增长而降低。此外，在年龄较大时，注意力集中在视觉场景的较低区域，这与工作记忆14的缺陷有关。然而，在老年时，正面和前额区域的激活增加，这似乎弥补了任务解决方面的这些缺陷。这一方面包括先前的知识水平和学科可以应用的认知补偿策略。由于采用了自动化监督流程，经验丰富的参与者学习效率更高，因为他们管理注意力更加有效。此外，如果要学习的信息是通过SRL技术传授的，上述缺陷将得到缓解。使用这种技术意味着视觉跟踪模式非常相似，无论是在没有事先知情的科目中，还是在事先了解7的科目中。
总之，利用先进的学习（眼动追踪）技术对SRL的多式联运多渠道数据进行分析，是理解认知、元认知和激励过程之间的相互作用及其对学习的影响的关键。研究结果和学习差异对学习材料和智能辅导系统的设计有影响，这两者都将使个性化学习更有效，更令人满意的学生30。
在这项研究中，有两个调查问题被问及：（1） 在艺术史中，学生和专家与非专家教师在学习结果和眼部固定参数上是否存在显著差异，以区别于拥有官方学位的学生与拥有非官方学位的学生（经验大学 - 成人教育）？（2） 每个参与者的学习结果和眼部固定参数集群与参与者类型（拥有官方学位的学生、具有非官方学位的学生（经验大学 - 成人教育）和教师）的类型一致吗？

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>iViewer XTM</td>
			<td>iViewer</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SMI Experimenter Center 3.0</td>
			<td>SMI</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SMI Be Gaze</td>
			<td>SMI</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

eye-tracking technology and data-mining techniques used for a behavioral analysis of adults engaged in learning processes

对从事学习任务的成年人进行行为分析是成人教育领域的一大挑战。当今世界，在科技不断变化和科技进步的世界中，在正规和非正规教育环境中都需要终身学习和教育。为应对这一挑战，使用眼动跟踪技术和数据挖掘技术，分别用于监督（主要是预测）和无人监督（特别是集群分析）学习，为检测用户之间的学习形式和/或对其学习方式进行分类提供了方法。在这项研究中，建议在不同年龄（18至69岁）和在整个学习过程中（开始和结束）的不同点，研究有或以前不了解知识的成年人的学习方式。差异统计分析技术意味着参与者之间可以按学习者类型和以前对任务的知识来检测差异。同样，使用无人监督的学习聚类技术也使不同群体的参与者之间类似的学习形式暴露无厌。所有这些数据将促进教师在信息处理链的不同点提出个性化建议。同样，教师也更容易使教材适应每个学生或具有类似特点的学生群体的学习需求。

为本研究招募的36名参与者来自三组成人（来自经验大学的学生、大学教授以及本科生和硕士学位学生），年龄在[18至69]岁之间（表2）。该协议在布尔戈斯大学进行了20个多月的测试。 在表4中可以看到发展的轮廓。
表4。学习行为分析协议发展纲要。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/6210...

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Eye-tracking Technology and Data-mining Techniques used for a Behavioral Analysis of Adults engaged in Learning Processes

我们提出一个协议，对从事学习过程的成年人（18至70岁）进行行为分析，承担为自我调节学习（SRL）设计的任务。参与者、大学师生以及体验大学的成年人使用眼球跟踪设备进行监控，并使用数据挖掘技术分析数据。

用于对从事学习过程的成年人进行行为分析的眼跟踪技术和数据挖掘技术

Behavioral analysis of adults engaged in learning tasks is a major challenge in the field of adult education. Nowadays, in a world of continuous ...

我们提出了一个协议，用于对从事不同过程的15至70岁成年人的行为分析。承担分配给自我调节学习的任务。参与者、大学师生以及体验大学的其他人使用眼部跟踪设备进行监控，并使用数据挖掘技术分析数据。该议定书是按照西班牙布尔戈斯大学生物道德委员会的程序条例执行的。在这项研究中，有两个调查问题被提出来。研究问题一，在艺术史中，学生与专家与非专家教师在学习结果和眼部固定参数上是否会有显著差异，官方学位学生与非官方学位学生、体验大学成人教育的学生区别？研究问题二：每个参与者的学习结果和眼部固定参数的集群是否与参与者类型、拥有官方学位的学生、具有非官方学位的学生、体验大学成人教育和教师一致？参与者招募。从两个环境中的一组成年人中招募参与者，即学生和教师，年龄在18至70岁之间，从事高等教育、正规教育和非正规教育。包括具有正常或更正为正常视力和听力的参与者。不包括神经、精神和睡眠障碍、与教育特殊需求相关的残疾、感性困难、视力和听力受损以及认知障碍的参与者。在这项研究中，我们进行了一个最终的样本，共有39名参与者，其中6名来自体验大学的学生。一名参与者因视觉困难被排除在体验大学的学生类别之外。25名大学教授从事健康科学、工程学、历史学和遗产学，9名本科生和硕士生学习健康科学、工程学、历史和遗产学课程。数据收集，获得知情同意。在测试之前，通知每个参与者研究的目的以及数据的收集、处理和存储。每位参与者的协议均通过签署知情同意书来达成。然后，在开始任务之前，面试官，一位该领域的专家，通过一份关于年龄、性别、职业和先前对主题知识的问卷。在这种情况下，欧洲寺院的起源和历史发展。实验程序。校准。告知参与者眼睛跟踪技术的工作原理，以及如何收集、记录和校准信息。向参与者解释说，有效的办公桌需要适当的定位。为此，参与者必须坐在距离显示器 45 至 60 厘米的一定距离。距离将取决于参与者的高度，降低高度，缩短距离。参与者被告知，屏幕上的基点将显示一系列点，每次出现点时，参与者都必须用眼睛观察。以校准设置为例。执行学习任务。向参与者解释任务的内容。学习任务包括解释欧洲修道院的起源。该作业使用 SRL 方法在视频画外音中呈现。信息通过听觉和视觉渠道提供，包括书面文本和图像。观看视频剪辑。在基于 Moodle 的虚拟平台上执行纵横字谜。数据分析。选择感兴趣的区域，AOI。AOI 在视频中定义，并分为包含相关信息的 AOI 和包含非相关信息的 AOI。提取与 AOIs 固定参数相关的数据库。导入数据库，包括统计处理软件包，然后选择选项分析，然后进行分类，然后按照选项 K-手段群集进行分类。然后在统计软件包中选择交叉表，例如 SPSS，然后是 ANOVA 选项，以分析参与者之间的差异。对数据进行可视化分析。提取详细统计参数的数据，进行统计分析。个性化学习建议。执行干预计划，以改善集群分析中检测到的参与者的学习结果，因为他们的分数较低。代表性结果。本研究招募的36名学员来自体验大学三组成年学生、大学教授以及年龄在22至69岁之间的本科生和硕士学位生。该协议在布尔戈斯大学进行了20个多月的测试。分析了固定的注视位置参数。参赛组的男女组、体验大学学生、大学教师、研究生和硕士生，均以不同方式完成任务。在任何固定参数中均未发现显著差异，但注意到固定平均瞳孔大小 Y、固定和平均瞳孔直径以及固定分散 X 的差异趋势，尽管效果值较低。然后，将关键手段集群应用于研究初始研究组中是否存在不同的组，以及固定位置参数、先前知识和纵横字谜结果的结果。发现了三个集群。此外，还准备了一组表格，内容包括分配给每个参与者的团体成员群的价值观，内容包括参与者的类别类型、体验大学学生、大学教授和大学生。每个图都显示参与者在集群中对固定位置参数的三组的位置。根据背景知识发现显著差异，在转移持续时间 1 中可变。分析插入每个 AOI 的每个刺激的输入、决斗和输出时间。因此，可以得出结论，在信息访问的初始阶段，不同 AOI 中的输入、保留和退出方式因可变参与者组而异。在平均固定持续时间参数中也发现了差异。更长的固定是指参与者花费更多的时间分析和解释不同 AOI 中的信息内容。邦费罗尼表示，在建立团体成员资格方面应用了不同的测试，通过该测试确定，这些考试是在体验大学学生组和大学教授组之间。与体验大学学生组的手段较高，参与者在数据输入阶段花费更多时间分析和解释 AOI。根据本研究的结果，建议制定个性化学习计划，以改进任务解决学习成果。在这项研究中，该计划将侧重于加强视频中的概念，为此将对概念进行扩展和规范。此数据分析的结果为教师提供了信息，以调整任务的呈现，甚至每个学习者或学习者组的特点。结论。信息的呈现方式，通过他们使用的信息渠道，听觉，视觉，或两者兼而有之。与SRL活动，方法，以及使用跟踪技术和机器学习技术。关键是要了解学习如何处理信息，并能够根据每个教育需求提供个性化的学习设计，从而促进学习的发展评估。

Research

JoVE Journal

Behavior

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科研

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