眼動分析法在MOOC學習中的應用研究

龔靈枝

摘? 要 MOOC教學模式融合多領域的研究成果于教學之中，拓寬了學習途徑。探究學習者的視覺系統是一個相對可靠、客觀的研究認知過程的途徑，其最為有效的即時方法就是眼動分析法，該方法是評價MOOC學習有效性的一種可行可信的科學方法。將眼動分析法應用于MOOC學習中，有利于解決學習效度和深度等方面的問題。

關鍵詞 眼動分析法;MOOC;MOOC學習;學習效度;眼動儀器

中圖分類號：G642? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2021）07-0003-04

1 眼動分析法概述

眼動分析法發展歷程? 眼動研究源于人們對閱讀中的眼球運動的觀察，是對閱讀行為的思考。由于眼球是獲取外界信息的主要窗口之一，通過眼球在閱讀過程中的運動可推測學習者的認知方式。眼球運動作為視覺的直接反應，伴隨著心理負荷、注意力、興趣、動機等人類認知信息，深入對眼球運動的研究可以間接研究人的認知過程[1-2]。至今，眼動分析的發展已有100多年的歷史，據馬薩諸塞大學研究者Keith Rayner的觀點，可分為四個發展階段，如表1所示。

眼動分析在心理學研究中得到發展，隨著與信息技術的融合，更是擴展到教育學、醫學、體育心理學、工效學、廣告學、傳播學及交通心理學、航空心理學等領域，主要用于研究人的心理變化以及認知反應等[2]。20世紀中期以來，我國也陸續開展了眼動分析方面的研究。

眼動分析法的現狀和趨勢

1）數據來源與統計。數據來源于“中國知網”數據庫中的眼動研究相關中文文獻，時間限定為2019年6月28日。結合眼動分析的關鍵詞相似性特點，從六個相似關鍵詞中進行檢索，以保證檢索的全面性。以題名為“眼動分析法”“眼動分析技術”“視線跟蹤技術”“眼動研究”“眼動法”“人眼檢測與跟蹤”六個主題詞構造“精確匹配”下“或”關系的檢索式檢索文獻，將所檢索的文獻進行匯聚，最后得到文獻1 116篇。

大量的中文文獻反映出眼動分析法在量上已形成規模效應，受到研究者的充分重視。其中，在核心期刊所發文章占比較大，說明文章質量較高，研究結果能較客觀反映眼動分析法的現狀。對所得文獻進行計量可視化分析，在計量學統計與可視化分析方法下，透視我國眼動分析法研究的發展歷程、現狀和演進趨勢等[2]。

2）研究結果與分析。從文獻年度分布來看，自20世紀80年代起，我國著名心理學家沈德立領銜在天津師范大學率先將眼動研究方法引入國內，購置眼動儀開展閱讀方面的研究之后[2-3]，其研究熱度逐年提升。結合文獻來源分布、作者分布及基金分布的特點，可從多個維度窺探眼動分析法研究的開展情況與學術影響力。

一是從文獻來源分布統計得知，心理學研究和高校研究占據主導地位，教育學關注度也頗高。心理學類雜志刊出論文最多，接下來是高校類雜志，可以看出研究者具有多學科背景的特點，同時展現出高校在眼動研究中的學術研究取向。

二是高產機構區域優勢特征明顯，高產作者核心團隊初步形成規模。結合文獻計量可視化分析得出主要研究群體的特征：發文機構主要來自經濟發達地區，如天津師范大學、遼寧師范大學和華中師范大學等，其中，天津師范大學的白學軍、閆國利、藏學麗、沈德立等發文較多，這些作者圍繞眼動分析開展的研究較多，但其研究結果的輻射力和影響力有待進一步提高。

三是研究所依托項目質量較高。項目基金為開展課題研究、發表高質量論文提供了物質資源和人力保障。依托國家自然科學基金、國家社會科學基金、全國教育科學規劃和跨世紀優秀人才培養計劃的文獻占有比例極大，研究所依托的項目級別極高。

另外，通過可視化的方式分析所選文章的主題以及各個主題之間的關系，初始默認顯示聚類數為3的結果，不同節點表示不同的簇;節點大小表示該詞出現的頻次;連接線的粗細表示兩個節點詞的共現頻次;節點雙擊跳轉到相應的知網節點。如圖1所示，結合文獻內容分析發現，我國眼動研究熱點在學習者認知過程（閱讀）以及眼動機器方面。

眼動分析法與眼動指標

1）眼動分析法，即關于眼動研究的方法，實質上就是借助眼動儀記錄眼球的運動數據，根據科學的眼動指標對所記錄的數據進行分析，從而探究測試者的心理活動方法。因為人的視覺系統中視線是以跳躍的方式來移動注視點，這種快速而短暫的跳躍可以被儀器捕捉和記錄，眼動儀設備能夠精確捕捉視線活動并進行記錄，這比語言符號所描述的心理活動更加客觀，所以眼動分析法被認為可能是動態認知過程研究最為有效的即時研究方法[2-4]。

2）眼動指標。在MOOC學習中主要運用眼動分析法來對學習者的認知加工過程進行分析，這需要選取客觀的且可測量的眼動指標進行數據統計。局限于當前研究條件，總結一些學者的觀點可知，當前的眼動指標包括眼動軌跡、回視、注視（注視時間、注視次數）、瞳孔大小、眼跳（眼跳距離）、熱點圖等，是分析學習者信息加工過程的重要參數指標[4]。眼動軌跡記錄的視覺瀏覽順序，指瀏覽畫面時從一個關注點開始到下一個關注的跳轉數據。注視時間是指學習者對材料注視時間長短，反映的是其加工程度。注視次數指對知識點的關注次數，反映出學習者對材料的熟練程度和材料的難易程度。若將注視點和注視時間組成二維表進行統計，可推斷學習者的認知過程和先前知識經驗準備情況，特別是對不同材料和不同任務類型的信息的加工比較。瞳孔大小變化則反映認知加工的努力程度或認知負荷大小[3]。

在眼動分析過程中，采用單一的指標難以構建科學的分析結構，因此需要根據研究對象和目的選擇指標，還要關注指標的穩定性。如瞳孔直徑變化、眨眼的頻率理論上可作為分析指標，但考慮到干擾因素（境亮度、疲勞和情緒等）的影響，因此很少被用于網頁的視線追蹤研究[5]。通過對指標的篩選，最終構建多維度的眼動分析結構。

總之，在MOOC學習研究中，眼動分析的指標應該包括眼動軌跡、回視、注視、眼跳和熱點圖等，通過對指標的合理選取以及科學組合，才能夠精準、有效地分析學習者的認知加工過程。

2 眼動分析法在MOOC學習中的重要性

自2012年以來，MOOC給世界教育領域帶來全新的風貌。隨著計算機網絡技術的發展，互聯網的廣泛傳播，各大MOOC平臺迎來前所未有的學習者注冊，但MOOC學習的低效性、偏低認知深度等問題也隨之浮現。鑒于此，基于我國MOOC平臺學習分析現狀，提出眼動分析法在MOOC學習中的應用，目的在于提高學習效度。

目前，主流的MOOC學習有效性分析一般采用測驗法和教育大數據挖掘法，用這兩種方法分析的內容包括七種類型：嵌入式問題、單元測試、單元作業、期中考試、期末考試、論壇參與情況、視頻課程瀏覽狀況。而相比于傳統MOOC平臺的分析評價方法，眼動分析法的優勢在于：記錄的數據客觀、全面、真實可靠;全程跟蹤學習者的眼動軌跡，數據記錄和分析的時效性較強;受主觀因素影響較少;分析層次較深;且眼動分析技術已成熟，眼動分析成本可接受，尤其是可穿戴技術和VR設備的價格逐漸降低。

分析方法的科學依據? 目前，很多MOOC學習的有效性以測驗法和教育大數據挖掘法為分析手段，分析過程是以實際經驗為基礎，可能存在研究者主觀因素的影響，最終會降低研究結果的信度和效度[10]。MOOC學習的研究對象是學習者，眼動分析法通過記錄的數據研究其復雜的學習過程，學習過程是根據離散的眼動數據轉化而來，那么研究結果的客觀性就具有一定的科學依據。

分析手段的抗干擾性? 在MOOC學習過程中，以傳統的方式分析學習者的認知活動難度較大，如追蹤學習者的認知過程受諸多因素的干擾，包括學習者觀看視頻的注意力、學習環境的干擾、學習興趣多元、學習重點和難點模糊、單元測驗和考試解答的信度和學習交流的自由隨意等。而眼動分析法則不會受到這些因素的干擾，能客觀準確地記錄大腦對視覺信息的篩選和加工情況，對學習者的認知活動進行真實記錄，很好地解決了傳統MOOC學習分析評價的無關干擾因素。

增加分析方法的信度? 眼動分析法可深度分析學習者的認知活動，提高分析信度。在科學的眼動指標組成結構中，眼動數據能被客觀地記錄和分析，學習者的認知活動和認知深度的分析結果也會更加客觀。例如，與傳統的分析法對比，從MOOC平臺登錄情況、觀看視頻時間長短、在線長短、試題測驗、期中期末考試成績、論壇和信件交流等這些傳統指標來分析學習者的認知活動，一方面受主觀因素影響，導致研究者推斷和分析問題的結果存在較大差異;另一方面客觀因素上存在“掛機”、抄襲等干擾評價。而眼動分析方法可以排除主觀上的偏好記錄以及客觀上的“弄虛作假”干擾，提高分析的信度。

3 眼動分析法在MOOC學習中的應用

MOOC學習是指通過聽講大規模開放的在線課程獲得知識或技能的過程，是一種個體可以得到持續變化（知識和技能、方法與過程、情感與價值的改善和升華）的行為方式[9]。該學習方式主要包含三個要素：學習者、學習內容和學習行為。學習分析主要包括三個方面：學習者特征分析、學習內容分析和學習行為分析。學習方式、學習分析要素研究認為，眼動分析法在MOOC學習中的應用研究應該從此三個方面入手，如圖2所示。

學習者特征分析? 學習者特征分析是因材施教的前提，是教學過程中的一個重要步驟。MOOC教學服務于學習者，其教學目標能否實現，由學習者的學習有效性和學習效果來判定。我國心理學家認為學生的學習可分為知識的學習、技能的學習和行為規范的學習三類[7]。眼動分析法分析學習者特征時，主要分析學習者預備的知識、技能和行為規范，簡言之，主要分析學習者的初始能力，如圖3所示。

從Just和Carpenter提出的眼心假說（Eye-mind hypothesis）可知，眼睛關注的目標指示了該目標此刻為最重要的認知內容，因此可根據視覺關注目標探究個體認知過程，并且這反映的是一個相對可靠、客觀的數據源[5-6]。

視覺注意過程主要通過眼動技術獲得，獲得的眼動數據能夠補充行為指標的不足，為深入探究信息搜索過程的認知加工提供更有效的通道[5]。

在學習過程中，研究者可采用學習者在課前學習和課中學習觀看視頻的眼動數據，分析他們的初始能力，主要通過注視點和注視時間兩個眼動指標來分析學習者特征。

學習內容分析? 學習內容主要分三類：

一是知識內容的學習，主要掌握客觀事物的特征和聯系，反映對象本身的認知經驗;

二是技能的學習，主要為了獲得符合法則要求的活動方式;

三是行為規范的學習，主要是學習處理人際關系、社會關系以及維持社會秩序的方法和規則[7]。

眼動分析法分析學習者的學習內容時主要是分析學習者對知識、技能和行為規范學習的重點、難點和興趣點。通過眼動儀器記錄學習者的注視點、注視時間和瞳孔大小，分析學習者對知識點的掌握程度和興趣以及疲勞值等。例如：瞳孔大小變化可以反映認知負荷大小和學習難度;注視點和注視時間既反映學習難度，又反映學習興趣，平均注視時間越長，表示學習者對學習材料認知加工越深，對學習內容越感興趣等。

學習行為分析? 在MOOC學習過程中，學習行為主要分為三種類型：看視頻、在線測驗（在線提問、在線回答、在線考試）、在線互動（師生和生生的在線交流，學生看帖、發帖、回帖、提交作業等）。同時，MOOC是探究協作式學習過程，其學習行為層次是從低階認知的記憶、理解、應用，到高階認知的分析、評價和創造，如表2所示。

通過眼動分析學習者的學習行為，提供個性化、智能化的即時反饋，進而幫助學習者及時調整學習行為和幫助MOOC制作團隊優化教學設計和教學內容[8]。

根據心眼假設，個體“正在看什么”指示了他當前“正在思考什么”或者“正在注意什么”[8]。通過眼動指標（總注視數、總注視時間和平均注視時長）分析MOOC的學習行為，判定學習者的學習行為層次。

總注視數指視覺注視點目標的個數總和。總注視數越高，表示該知識點搜索效率越低。

總注視時間指眼睛關注目標的所有注視點持續時間總和。總注視時間也與搜索效率呈負相關，但可以反映出知識的難度與投入情況，結合注視數可分析該學習內容的認知深度。

平均注視時間指被試視覺搜索過程中落在學習平臺某區域內的所有注視點的持續時間均值。平均注視時長與個體學習過程中所需的加工深度呈正相關，即平均注視時間越長，學習者的加工深度越高[5-6]。

學習者的認知過程是學習行為的總和，眼動分析法對每一個學習行為的分析最終反映出MOOC學習者的認知加工過程。

4 結語

眼動分析法是多種認知通道中評價MOOC學習有效性的一種科學方法的補充，是分析MOOC學習者特征、學習內容和學習行為的一種嘗試。理清眼動分析法的起源、研究現狀、發展趨勢及主要的眼動分析指標，闡明眼動分析法在MOOC學習分析中的重要性，對于解決當前MOOC學習的淺層次、低認知深度等問題有重要的借鑒意義。研究基于眼動分析法的MOOC學習分析模型，著眼于模型的細化和量化，展望眼動分析技術在教育信息化潮流中隨著計算機技術的發展而更加深入地與未來MOOC學習的融合，并期待其他領域的探索研究。■

參考文獻

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