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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이 작품은 유럽 위원회의 자금으로 2019-1-ES01-KA204-095615-코디네이터 6 프로젝트 "SmartArt Erasmus+ 성인 교육의 자기 규제 학습"에서 개발되었습니다. 작업 완료 단계의 비디오는 Rut Velasco Sáiz의 사전 통보 된 동의를 했다. 우리는 과제 구현 단계에서 교사와 학생들의 참여를 주셔서 감사합니다.

이 프로토콜은 부르고스 대학 (스페인) nº Nº IR27/2019의 생물 윤리위원회의 절차 적 규정을 준수하여 수행되었다. 참여 하기 전에, 참가자는 연구 목표를 완전히 인식 하 고 모두 그들의 통보 된 동의를 제공 했다. 그들은 그들의 참여에 대한 재정적 보상을받지 못했습니다.
1. 참가자 모집
<ol><li>고등 교육 (공식 및 비 공식적인 교육)의 환경에서 18 세에서 69 세의 연령등급으로...

<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>

연구 결과는 관련 자극에 평균 고정 기간이 이전 지식을 가진 참가자 중 더 길다는 것을 표시했습니다. 마찬가지로, 이 그룹에 대한 관심의 초점은 정보의 중간 점에 (근위 및 실증)7. 이 연구의 결과는 참가자가 정보를 처리하는 방식에 있는 다름을 밝혔습니다. 또한, 그들의 처리는 항상 초기 그룹화에 연결되지 않았습니다 (경험 학생 대학, 대학 교사 및 대학원 및 석사 학생). ?...

학습의 행동 분석에 적용된 아이트래킹 방법론 아이트래킹 방법론은 다른 기능적 용도 중에서도 특히 작업 해결 중에 인간의 행동에 대한 연구에 적용됩니다. 이 기술은 학습 작업1을완료하는 동안 모니터링 및 분석을 용이하게합니다. 구체적으로, 학습 과정의 다른 지점에서 학생들의 주의 수준 (시작, 개발, 끝) 다른 과목 (역사, 수학, 과학 등) 눈 추적 기술의 사용으로 공부 할 수있다. 또한 학습 과정을 안내하는 음성으로 비디오 의 사용을 포함하는 작업이 포함된 경우 SRL(자체 규제 학습)이 촉진됩니다. 따라서, SRL(비디오 의 사용을 포함하는) 학습이 어떻게 개발되는지 이해하는 중요한 자원으로 제안된 작업 분석에서 아이트래킹 기술의구현은 2,3,4. 또한 이 조합은 또한 교육 방법(SRL 유무이드) 간의 차이점이 다른 유형의 학생(사전 지식 유무이또는 없는)으로 확인할 수 있음을 의미합니다. 5.반대로, 다중 채널 정보의 프리젠테이션(청각 및 시각적 정보의 동시 프레젠테이션, 구두, 서면 또는 회화 여부)은 상기 변수6에서관련 대 관련 정보의 기록 및 분석을 용이하게 할 수 있다. 멀티미디어 학습 채널에 노출된 사전 지식을 가진 학생은 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없는 학생보다 더 효과적으로 배우는 것처럼 보입니다. 주제에 대한 사전 지식이 높은 학생은 텍스트 및 그래픽 정보를 보다 효과적으로 통합합니다7. 이 기능은 이미지9를포함하는 텍스트8을 학습할 때 관찰되었습니다. 아이트래킹 기술은 주의가 집중되는 위치와 얼마나 긴지에 대한 정보를 제공합니다. 이러한 데이터는 작업을 완료하는 동안 해결 프로세스를 간단하게 관찰하는 것보다 보다 정밀한 방법으로 학습 프로세스의 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한, 이러한 지표의 분석은 학생이 깊은 또는 피상적 인 학습을 개발하는지 여부에 대한 연구를 용이하게한다. 더욱이, 이러한 데이터와 학습 결과 사이의 관계는 아이트래킹 기술로 얻은 정보의 검증을 용이하게 한다4,10. 사실, SRL과 함께이 기술은 점점 고등 교육및 성인교육11 학습 환경에서 점점 더 사용된다, 모두 규제 및 비 규제 과정에12.
아이 트래킹 기술은 거리, 속도, 가속, 밀도, 분산, 각도 속도, 관심 영역(AOI), AOI순, 고정, 사케이드, 스캔 경로 및 히트 맵 매개 변수의 방문 과 같은 다양한 지표를 제공합니다. 그러나 이러한 데이터의 해석은 복잡하고 감독(회귀, 의사 결정 트리 등) 및 감독되지 않은(k-means 클러스터 기술 등)의 사용이 필요합니다. 13,14 데이터 마이닝 기술. 이러한 메트릭은 시간이 지남에 따라 동일한 주제의 동작을 모니터링하거나 이전 지식과 이전지식(16)을가진 참가자 간의 차이를 분석하여 여러 과목과 동일한작업(15)을가진 성과를 비교하기 위해 적용할 수 있습니다. 최근 연구11,17은 초보 견습생이 자극에 더 이상 고정하는 것으로 나타났습니다 (즉, 유사한 스캔 경로 패턴이 기록되는 동안 더 큰 고정 빈도가 있습니다). 고정의 평균 기간은 초보자보다 전문가에 대한 더 이상이었다. 전문가들은 열지도에서 AOI 내의 시각화 지점에서 볼 수있는 정보 (근위 및 중앙)의 중간 점(근위 및 중앙)에 주의를 환기시켰습니다.
아이트래킹의 지표 해석 최근 연구18 정보 수집자극에 안구 고정의 수와 관련이 있음을 나타냈다. 또 다른 중요한 메트릭은 [10 ms, 100 ms]의 간격으로 고정의 신속하고 갑작스러운 움직임으로 정의되는 saccade입니다. 샤라피 외.(2015)18학생의 정보 코딩 단계에 따라 사케이드 의 수의 차이를 발견했다. 또 다른 관련 매개 변수는연구원(18)이정의한 AOI 내에서 학습 작업의 해결을 위해 참가자가 수행하는 단계의 연대순을 캡처하는 메트릭인 스캔 경로이다. 마찬가지로, 아이트래킹 기술을 사용하여 참가자의 이해 수준을 예측할 수 있으며, 이는 고정 수와 관련이 있는 것으로 보입니다. 최근 연구에 따르면 시선 행동의 가변성은 이미지(위치, 강도, 색상 및 방향), 작업을 수행하기 위한 지침 및 참가자의 정보 처리 유형(학습 스타일)에 의해 결정된다. 이러한 차이는 학생이 다른 AOI19와의상호 작용을 분석하여 감지됩니다. 정량적 20(주파수 분석) 및/또는 질적 또는 동적21(스캔 경로) 기술을 사용하여 다양한 메트릭에서 수집된 데이터를 분석할 수 있습니다. 상기 전 기법은 전통적인 통계기술(주파수 분석, 평균 차이, 분산차 등)으로 분석되며, 후자는 기계 학습 기술로 분석된다(문자열 편집방법(21,22)및 클러스터링17). 이러한 기술의 적용은 피험자의 다양한 특성을 고려하여 클러스터링을 용이하게 합니다. 한 연구17 학생 더 많은 전문가, 구현 되는 공간 및 시간 정보 처리 전략을 더 효과적 발견. 이 연구에서 사용된 측정 매개 변수의 설명 표는 표 1에서아래와 상담할 수 있습니다.
표 1: 사이드, 자파라린, 마티코나 및 벨라스코(2019)에서 적용된 아이트래킹 기술로 얻을 수 있는 대부분의 대표적인 매개변수. 20   <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/62103/Copia%20de%20JoVE_Table_1.xls" target="_blank">이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>
학습 프로세스 연구에 아이트래킹 방법론 적용 5위에 설명된 기술 발전 및 데이터 분석 기법을 사용하면 다양한 정보 처리 단계(작업 개시, 정보 처리 및 작업 해결)에서 문제 해결 중에 학습자의 행동 분석에 더 큰 정밀도를 추가합니다. 그것은 모두 차례로 유사한 특성을 가진 학생들의 그룹을 허용합니다 개별 행동 분석을 용이하게할 것이다24. 마찬가지로 예측 기술(의사 결정 트리, 회귀 기술 등) 25는 학습에 적용할 수 있으며, 고정 횟수와 각 학생의 작업 해결 결과와 관련된 결과를 모두 적용할 수 있습니다. 이 기능은 각 학생이 배우는 방법에 대한 지식과 다른 그룹 내에서 개인화 된 학습 프로그램의 제안에 대한 매우 중요한 진보입니다 (학습 장애 의 유무에 관계없이사람들 26). 따라서,이 기술의 사용은 학습27의개인화 및 최적화의 성취에 기여할 것이다. 평생 학습은 사회의 지식이 끊임없이 발전하고 발전하고 있기 때문에 지속적인 개선의 주기로 이해되어야합니다. 진화 심리학은 정보 처리의 해상도 기술과 효과가 나이가 들면서 감소한다는 것을 나타냅니다. 특히, 성인들 사이에서 는 사케이드 주파수, 진폭 및 눈 의 움직임의 속도가 나이가 들면서 감소하는 것으로 나타났습니다. 또한, 노년기에서는 작업 메모리14의적자와 관련된 시각 장면의 하부 영역에 관심이 집중된다. 그럼에도 불구하고, 노년기에 전두엽 및 전두엽 지역의 활성화가 증가하여 이러한 결핍을 보완하는 것으로 보입니다. 이 측면은 이전 지식의 수준과 주제가 적용 할 수있는 인지 보상 전략을 포함한다. 숙련된 참가자는 자동화된 감독프로세스(28)의적용으로 인해 주의를 보다 효과적으로 관리하기 때문에 보다 효율적으로 학습합니다. 또한, 학습할 정보가 SRL 기술을 통해 전달되는 경우, 전술한 결함은17을완화한다. 이러한 기술의 사용은 시각적 추적 패턴이 사전 지식이없는 과목과 사전 지식이없는 과목 모두에서 매우 유사하다는 것을 의미7.
요약하자면, 고급 학습(eye-tracking) 기술을 사용하여 얻은 SRL에 대한 멀티모달 멀티채널 데이터의 분석은 인지, 메타인지, 동기 부여 과정 간의 상호 작용과 학습 에 미치는영향(29)을이해하는 데 핵심적인 것이다. 학습의 결과와 학습의 차이에 대한 연구는 학습 자료와 지능형 과외 시스템의 설계에 영향을 미치며, 둘 다 학생30에게더 효과적이고 만족스러울 가능성이 있는 개인화된 학습을 가능하게 합니다.
이 연구에서는 두 가지 조사 질문이 있었습니다: (1) 학습 결과와 예술사에서 비전문가 교사 간의 학습 결과와 안구 고정 매개 변수에 상당한 차이가 있을 것인가요 공식 학위(경험대학 - 성인 교육)를 가진 학생들보다 공식 학위를 가진 학생들을 차별화할 수 있습니까? (2) 학습 결과 와 안구 고정 매개 변수와 각 참가자의 클러스터는 참가자의 유형과 일치합니까 (공식 학위를 가진 학생, 비 공식 학위를 가진 학생 (경험대학 - 성인 교육) 및 교사)?

<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

학습 작업에 종사하는 성인의 행동 분석은 성인 교육 분야에서 중요한 과제입니다. 요즘, 지속적인 기술 변화와 과학적 진보의 세계에서, 공식 및 비 공식적인 교육 환경 모두에서 평생 학습과 교육에 대한 필요성이있다. 이러한 과제에 대응하여, 아이트래킹 기술과 데이터 마이닝 기술을 각각 감독(주로 예측) 및 감독되지 않은(클러스터 분석) 학습을 위해 사용자 간에 학습 형태 감지 및/또는 학습 스타일 분류를 위한 방법을 제공합니다. 이 연구에서는, 프로토콜은 다른 나이 (18 에서 69 세)에 이전 지식없이 성인 중 학습 스타일의 연구와 학습 과정 (시작과 끝)에 걸쳐 다른 지점에서 제안된다. 통계적 분산 분석 기법은 학습자 유형과 작업에 대한 이전 지식에 따라 참가자 간의 차이점을 감지할 수 있음을 의미합니다. 마찬가지로, 감독되지 않은 학습 클러스터링 기법을 사용하면 다양한 그룹 참가자들 사이에서 비슷한 형태의 학습에 빛을 던집니다. 이러한 모든 데이터는 정보 처리 체인의 다른 지점에서 각 작업을 발표하기 위해 교사의 개인화 된 제안을 용이하게합니다. 마찬가지로 교사가 각 학생이나 비슷한 특성을 가진 학생 그룹의 학습 요구에 대한 교육 자료를 조정하는 것이 더 쉬울 것입니다.

이번 연구에 모집된 36명은 성인 3개 그룹(경험대학 학생, 대학 교수, 학부 및 석사 학위 학생)으로, [18세에서 69세 사이의 연령)을 가지고있다(표 2). 이 프로토콜은 부르고스 대학에서 20개월 이상 테스트되었습니다. 개발 개요는 표 4에서볼 수 있습니다.
표 4. 학습 동작 분석 프로토콜의 개발 개요...

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

우리는 학습 과정에 종사하는 성인 (18 세에서 70 세)의 행동 분석을위한 프로토콜을 제시하여 자가 규제 학습 (SRL)을 위해 설계된 작업을 수행합니다. 참가자, 대학 교사 및 학생, 그리고 경험 대학의 성인은 아이 트래킹 장치로 모니터링되었으며 데이터는 데이터 마이닝 기술로 분석되었습니다.

학습 프로세스에 종사하는 성인의 행동 분석에 사용되는 눈 추적 기술 및 데이터 마이닝 기술

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

우리는 다른 과정에 종사하는 15~70세 성인의 행동 분석을 위한 프로토콜을 제시합니다. 자율 학습에 할당 된 작업을 수행. 참가자, 대학 교사 및 학생 및 경험 대학의 다른 사람들은 아이 트래킹 장치로 모니터링되었으며 데이터는 데이터 마이닝 기술로 분석되었습니다.이 프로토콜은 스페인 부르고스 대학의 생물 윤리 위원회의 절차 적 규정을 준수하여 수행되었습니다. 이 연구에서는 두 가지 조사 질문이 있었습니다. 연구 질문 하나, 학습 결과와 예술 사에서 비 전문가 교사 대 학생 사이의 안구 고정 매개 변수에 상당한 차이가있을 것입니다, 비 공식 학위를 가진 학생들과 학생들을 차별화, 경험 성인 교육대학?그리고 연구 질문 2 : 학습 결과와 안구 고정 매개 변수와 각 참가자의 클러스터는 참가자의 유형과 일치할 것인가, 공식 학위를 가진 학생, 비 공식 학위를 가진 학생, 경험 성인 교육 대학, 교사? 참가자 모집. 고등 교육, 공식 및 비공식적인 교육 환경에서 18 세에서 70 세 사이의 연령을 가진 두 환경 의 성인 그룹 중 참가자를 모집합니다.정상 또는 수정된 참가자를 정상 시력 및 청각으로 포함합니다. 신경학상, 정신과 및 수면 장애, 교육 적 특수 요구와 관련된 장애, 지각 장애, 시력 및 청각 장애 및 인지 장애가있는 참가자를 제외하십시오. 이 연구에서는, 우리는 39 참가자, 경험의 대학에서 여섯 학생에 달하는 최종 샘플에서 일했다.한 참가자는 시각적 인 어려움으로 인해 경험 대학의 학생 범주에서 제외되었습니다. 25 건강 과학, 공학, 역사와 유산분야 대학 교수, 건강 과학, 공학, 역사 및 유산 과정을 따르는 9명의 학부 및 석사 학생. 데이터 수집, 정보에 입각한 동의를 얻습니다.시험 전에 각 참가자에게 연구의 목표와 데이터의 수집, 치료 및 저장을 알립니다. 각 참가자의 동의는 정보에 입각한 동의서에 서명하여 제공됩니다. 그런 다음 작업을 시작하기 전에 현장 전문가인 면접관이 연령, 성별, 직업 및 주제에 대한 사전 지식에 대한 질문에 대한 설문지를 전달합니다.이 경우, 유럽에서 수도원의 기원과 역사적 발전. 실험 절차. 교정. 참가자에게 아이트래킹 기술의 작동 방식과 정보를 수집하고 기록하고 보정하는 방법에 대해 알려드립니다.유효한 책상에 적절한 위치 지정이 필요하다는 설명이 표시됩니다. 이렇게하려면 참가자는 모니터에서 45~60cm 떨어진 특정 거리에 앉아야 합니다. 거리는 참가자의 높이에 따라 달라지며, 높이가 낮아지며, 거리가 짧습니다.참가자는 일련의 포인트가 화면의 카디널 포인트에 표시되며 포인트가 나타날 때마다 참가자가 눈으로 관찰해야 한다는 알림을 받습니다. 교정 설정을 가져 가라. 학습 작업을 수행합니다.작업의 내용을 참가자에게 설명합니다. 학습 과제는 유럽 수도원의 기원에 대한 설명으로 구성됩니다. 과제는 SRL 방법론을 사용하여 비디오 음성 해설에 표시됩니다.이 정보는 서면 텍스트 및 이미지를 포함하여 청각 및 시각적 채널을 통해 제공됩니다. 비디오 클립을 시청합니다. 무들 기반 가상 플랫폼에서 크로스 워드 퍼즐을 수행.데이터 분석. 관심 영역, AOI를 선택합니다. AOI는 비디오에 정의되며 관련 정보가 포함된 AOI와 관련 정보가 포함된 AOI로 나뉩니다.AOI 고정에 대한 매개 변수와 관련된 데이터베이스를 추출합니다. 통계 처리 소프트웨어 패키지를 포함하여 데이터베이스를 가져오고 옵션을 선택분석한 다음 K-Means 클러스터 옵션을 선택합니다. 그런 다음 통계 소프트웨어 패키지(예: SPSS)에서 교차 테이블을 선택하고 ANOVA 옵션뒤에 참가자 간의 차이점을 분석합니다.데이터의 시각화 분석을 수행합니다. 자세한 통계의 매개 변수의 데이터를 추출하고 통계 분석을 합니다. 개인화 된 학습 제안.낮은 점수로 인해 클러스터 분석에서 감지된 참가자들 의 학습 결과를 개선하기 위한 중재 프로그램을 수행합니다. 대표적인 결과. 본 연구를 위해 모집된 참가자 는 22세에서 69세 사이의 연령대를 가진 경험대학교, 대학 교수, 학부 및 석사 학위 학생 3명이었습니다.이 프로토콜은 부르고스 대학에서 20개월 이상 테스트되었습니다. 고정의 시선 위치 매개 변수를 분석했습니다. 각 참여 그룹, 경험 대학 학생, 대학 교사, 대학원 및 석사 학생의 각 남성과 여성의 그룹은 각각 다른 방법으로 작업을 완료했다.고정 매개 변수에서 유의한 차이가 발견되지 않았지만 고정 평균 동공 크기 Y, 고정 및 평균 동공 직경 및 고정 분산 X의 차이를 향한 추세가 지적되었지만 낮은 효과 값을 가지고 있었습니다. 그런 다음 핵심 은 고정 위치, 이전 지식 및 크로스 워드 퍼즐 결과의 매개 변수의 결과와 관련하여 초기 연구 그룹에 다른 그룹이 있는지 여부를 연구하기 위해 클러스터를 적용했다. 3개의 클러스터가 발견되었습니다.또한 참가자 의 범주 유형, 경험 대학 학생, 대학 교수 및 대학생과 관련하여 각 참가자에게 할당 된 그룹 구성원의 클러스터 값 사이에 그룹 테이블이 준비되었습니다. 각각고정 위치 매개 변수에 대한 세 그룹과 관련하여 클러스터 내의 참가자의 위치를 보여 주어 있습니다. 전환 기간 1의 변수인 배경 지식에 따라 상당한 차이점이 발견되었습니다.각 AOI에 삽입된 각 자극에 대한 입력, 결투 및 출력 시간을 분석합니다. 따라서 정보 액세스의 초기 단계에서 변수 참가자 그룹에 따라 다른 AOI에서 입력, 잔여 및 종료하는 방식이 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다. 평균 고정 기간 매개 변수에서도 차이점이 발견되었습니다.더 긴 고정은 참가자가 다른 AOI 내의 정보 콘텐츠를 분석하고 해석하는 데 더 많은 시간을 소비한다는 것을 말합니다. Bonferroni는 다른 시험이 그룹 회원 자격을 확립하기 위해 적용되었다는 것을 의미하며, 이 시험은 경험 대학 학생들과 대학 교수 그룹 사이에 있다는 것이 확립되었습니다. 이 수단은 참가자가 데이터 입력 단계에서 AOI를 분석하고 해석하는 데 더 많은 시간을 할애하는 그룹 1, 경험 대학 학생에서 더 높았습니다.이 연구에서 발견된 결과에 기초하여, 작업 해결 학습 결과를 개선하기 위해 개인화 된 학습 프로그램의 개발이 제안되었습니다. 이 연구에서는 개념의 확장 및 사양이 만들어질 비디오에서 작업한 개념의 강화에 초점을 맞출 것입니다. 이 데이터 분석에서 얻은 결과는 교사에게 작업의 프리젠 테이션과 각 학습자 또는 학습자 그룹의 특성을 조정하는 정보를 제공합니다. 결론.정보 채널, 청각, 시각적 또는 둘 다를 사용하여 정보를 방식으로 표시합니다. SRL 활동을 통해 방법론과 추적 기술 및 기계 학습 기술을 사용합니다. 학습이 정보를 처리하는 방법을 이해하고 각 교육 요구에 따라 개인화 된 학습 디자인을 제공 할 수 있게되는 것이 중요합니다.

Research

JoVE Journal

Behavior

The Double-H Maze: A Robust Behavioral Test for Learning and Memory in Rodents

더블 H 미로 : 설치류의 강력한 행동 학습에 대한 테스트 및 메모리

Spatial cognition research in rodents typically employs the use of maze tasks, whose attributes vary from one maze to the next. These tasks vary by their ...

연구

행동분석학

Combined Shuttle-Box Training with Electrophysiological Cortex Recording and Stimulation as a Tool to Study Perception and Learning

인식 및 학습을 연구하는 도구로 전기 생리 텍스 녹화 및 자극과 셔틀 박스 교육을 결합

Shuttle-box avoidance learning is a well-established method in behavioral neuroscience and experimental setups were traditionally custom-made; the ...

Vagus Nerve Stimulation as a Tool to Induce Plasticity in Pathways Relevant for Extinction Learning

도구로 미주 신경 자극은 멸종 학습을위한 관련 진학 가소성을 유도

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Eye-Tracking Control to Assess Cognitive Functions in Patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis

눈 - 추적 제어 루게릭 병 환자의인지 기능을 평가하는

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disorder with pathological involvement of upper and lower motoneurons, subsequently leading to ...

Investigating Motor Skill Learning Processes with a Robotic Manipulandum

로봇 형 조작기와 모터 스킬 학습 과정 조사

Skilled reaching tasks are commonly used in studies of motor skill learning and motor function under healthy and pathological conditions, but can be ...

Eye Tracking During Visually Situated Language Comprehension: Flexibility and Limitations in Uncovering Visual Context Effects

시각적으로 위치한 언어 이해 동안 눈 추적: 유연성과 잠복 시각적 컨텍스트 효과에 한계

The present work is a description and an assessment of a methodology designed to quantify different aspects of the interaction between language processing ...

Stress-Enhanced Fear Learning, a Robust Rodent Model of Post-Traumatic Stress Disorder

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Simultaneous Eye Tracking and Single-Neuron Recordings in Human Epilepsy Patients

인간 간질 환자에서 동시 눈 추적 및 단일 뉴런 기록

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Exploring Infant Sensitivity to Visual Language using Eye Tracking and the Preferential Looking Paradigm

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We discuss the use of the preferential looking paradigm in eye tracking studies in order to study how infants develop, understand, and attend to the world ...

Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties

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Learning disabilities (LDs) encompass disorders of those who have difficulty learning and using academic skills, exhibiting performance below expectations ...