我国眼动追踪技术在多媒体学习中的应用

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  【摘要】近年来,眼动技术为研究者提供了直接观察学习者认知加工过程的途径,应用于多媒体学习研究领域的程度提高。本文通过对2016-2019年文献研究总结,揭示眼动追踪技术在多媒体学习研究的应用。在分析了眼动追踪技术的优势与局限的基础之上,最后针对眼动指标在多媒体学习研究中的应用提出了建议。
  【关键词】眼动追踪技术;多媒体学习;眼动指标;文献综述
  1. 研究背景
  当今,多媒体作为新的教学方式广泛应用在课堂教育中。多媒体学习认知理论具备基本假设、理论基础,又以实证研究为主要研究范式,形成了一门具备较强科学性和实用性的理论体系。目前,多媒体学习理论仍处于不断发展阶段,研究内容和研究方法也在不断扩充和创新。眼动追踪技术在研究多媒体学习中作为认知科学研究方法而逐渐得到重视,眼动追踪技术以其可以直接跟踪学习者的视觉认知过程的特点作为多媒体学习的相关研究热点。随着研究的不断深入,多媒体学习中的眼动追踪技术应用越来越广,进一步推动多媒体学习研究的进步和发展,是当前研究者们关注的问题。
  2. 相关概念
  2.1 眼動追踪技术
  眼动追踪技术是指对人在完成不同的认知任务时的眼动轨迹进行记录,解释研究个体的内在认知过程,可用于心理学和神经科学的各个不同研究领域,成为国内外研究的一个显著特点。此外,眼动记录技术能够实时记录眼睛整个运动过程,通过精确的技术和指标,实现更为深入的分析。
  2.2 多媒体学习
  多媒体学习是一个对多媒体信息筛选、验证、加工和组合的过程,在《多媒体学习》一书中,Mayer从认知心理学的视角将“多媒体”界定为用词语(Word)与画面(Picture)来共同呈现材料。梅耶及其研究团队通过多年的实验从认知心理学的角度探索对多媒体学习认知加工过程机制和多媒体的教学设计原理,并且通过大量的实验归纳出12条行之有效的多媒体学习的规则。
  3. 研究目的
  研究回顾2016-2019年期间相关文献,通过分析期间眼动追踪技术探索多媒体学习的实证研究,从中了解眼动追踪技术应用到多媒体学习研究中的发展情况,总结出一定经验,为未来高效地采用眼动追踪技术进行多媒体学习研究的尽微薄之力。
  4. 论文选择方法与程序
  文献的时间跨度为2016至2019年。使用“眼动技术”为主题搜索相关文献检索到151篇C刊,以“多媒体学习”为主题检索到68篇C刊,文献均来自中国知网。完成搜索后再对文献进行整理,以文献研究内容确定所选择的文章。最终筛选出40篇文献作为本文的研究样本。
  通过两个方面来对文献进行内容分析。首先汇总各篇研究使用的眼动指标,之后对文献内容分析归纳。
  5. 文献内容分析
  5.1 眼动指标的应用
  通过眼动指标在文献研究中分类,得出多媒体学习研究运用的所有指标中使用次数的是时间指标;数的指标其次,数的指标中以总注视次数、平均注视次数为多,其次是瞳孔直径测量维度;而空间指标则用得较少,其中注视位置结合热点图运用较多。
  5.2 眼动追踪技术应用优势
  眼动追踪技术能够直接跟踪学习者使用多媒体信息表征的学习材料进行学习的视觉认知过程,利用收集的数据分析学习者的认知过程,探究认知规律。该技术也被认为是一种“在线(online)手段”,能够把学习者的学习过程量化,用直观的、可测量的方式呈现。
  眼动追踪实验能够降低干扰,以期跟踪学习者的眼动轨迹,并通过眼动仪记录,有效排除大部分干扰因素,保证了实验结果的可靠性。
  实验操作和数据处理方便。随着摄像技术、红外技术和微电子技术的不断发展,我国的眼动仪呈现精度高、操作简单的特点,并应用在多媒体学习中,通过集成的眼动跟踪系统,配套了相应的眼动数据处理软件,使数据处理更加简便快捷。
  眼动追踪技术作为推动我国现代化发展战略的重要技术,已经在各个领域中越来越多被应用。越来越多研究者已转变思想,把研究的目光放入其中,结合多媒体学习,通过分析所存在的问题,探索眼动追踪技术在多媒体学习中应用的策略路径。
  5.3 在多媒体学习研究应用中眼动追踪技术的局限
  多媒体学习研究中眼动技术有广阔的前景,但是眼动技术自身的局限性同样存在。眼动技术主要是对个体认知过程的推测,不能揭示个体的信息加工过程。其次,由于眼动技术没有成熟的理论基础,导致使用单一测量数据并不能全面反映学习者的认知加工过程。此外,眼动追踪技术与学媒体学习相融合的领域需要投入大量的资金,在实际中,很少真正有研究能够达到完善的硬件设施,因此这也是推行眼动追踪技术在多媒体学习研究应用的困难之一。最后,虽然技术发展降低了眼动仪的侵入性,但并不是真正无干扰的,实验环境与自然环境存在的差异必然会影响到真实认知情况。以上局限在具体研究过程中需纳入考虑的因素,并寻之有效的解决办法。
  6. 多媒体学习研究趋势
  结合文献发现,我国多媒体学习研究类型呈现多元化趋势,但就目前而言,研究领域与关注点较为宽泛,较少有形成针对性的建议。在当前大数据的背景下,新技术支持下的多媒体学习应有新的突破,学习分析和数据挖掘同样为多媒体学习研究提供了新的研究思路与方法。研究者可以把对眼动技术运用的研究重点拓展到更多的新兴媒体中。
  7. 眼动追踪技术在多媒体学习中的应用建议
  7.1 多维度进行分析
  多媒体学习研究中,应使用不同的分析指标研究不同的研究材料,每个眼动指标的使用范围各不相同,故此可以结合多个不同指标从各个维度分析眼动数据。
  7.2 眼动技术和其它研究技术相结合
  眼动指标可以反映学习者视觉层面的状况,但是单一的眼动技术分析无法全面反映出认知过程。Rayner认为,在研究中应使用多种指标对目标区域进行详尽的分析,可以合理的推理出认知过程。在进行多媒体学习研究时,可以把眼动技术与其他测量技术相结合使用,以获得更为可靠的结论。   7.3 基于多媒体学习视角,从实际出发,挖掘价值
  眼动追踪作为一种技术,应更多从实际应用的价值、特点与需求思考技术带来的影响,而非从技术的角度想当然地思考其本身的作用,基于多媒体学习为研究基础,不仅需掌握其理论知识,形成系统化的认知,同时更要结合实际,应用到案例与实践,总结经验,进行有针对性的创新。
  8. 结论
  文章通过收集近4年的国内文献,分析得出眼动技术对提升多媒体学习效率的现实意义较强。因此今后可以将眼动数据作为有益的学习材料使用。在今后的多媒体学习研究中如何更好地使用眼动跟踪实验方法,是我国各个领域的研究者都值得关注和思考的问题。下一步试图加入国外的相关研究,利用对比分析研究对眼动技术应用进行深入的思考并提出建议,以此达到对多媒体学习的参考作用。
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  作者简介:孙靖雯,山东省济南市人,教育硕士,单位:淮北师范大学,研究方向:小学教育。
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