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从孩子眼睛中透露出的秘密

2016-10-17 来源:国外网站推荐 - 由[国外网站大全]整理 481

人在学习过程中是如何处理讯息的?如果学会了,是怎么学会的?若没学会,又是因为什么?交通大学的佘晓清教授在认知与科学学习领域深耕多年,就是在探究这学习历程的奥妙。

从孩子眼睛中透露出的秘密

「要理解一个人在当下如何处理讯息是很困难的。过去有人以问学生或考学生的方式来理解其思维历程,但所得到的结果其实都不是『当下』的思维。即使学生是一边想、一边说,说出来的话也是已经过处理或筛选过的。人『当下』是如何思维的,始终是科学学习的研究中尚待理解的问题。」而她选择了从「眼动」切入,探究一个人在学习的「当下」是如何处理讯息的。

佘晓清教授表示,过去的眼动研究证实了眼动与学习行为有密切关系,但只能说明眼动是学习行为表现的指标,而无法确切告知我们处理科学问题的思维是怎样的历程,从眼动也没有办法预测学生答对或答错的能力。

她在研究中发现,学生学习或考试时,有没有看到教材的「关键字」或考题的「关键区」是很重要的。因此,她尝试藉由学习者的眼动情形,探究眼动是否可预测电脑化科学测验的表现(即答题正确率),同时探讨学生进行物理概念提取时,以眼动情形是否能预测不同表征(图片或文字)的电脑化测验表现(答题正确率)。

佘教授把物理概念试题分别以图片和文字呈现,并找来60位受试者,给他们84题试题,其中42题以图片、42题以文字等不同表征呈现,希望藉由学生眼动的情形,观察他们处理图片与文字试题时的差别,以及眼动是不是具有预测其答对、答错的能力。

这个实验运用了「眼动仪」探测他们在答题过程中的眼动情形。眼动仪是放在电脑萤幕下方的一个仪器,可以侦测眼睛移动的位置,借此了解受试者处理讯息的先后顺序。实验结果发现3个眼动指标,分别是「平均凝视时间」、「平均扫视距离」与「回视率」,能有效预测学生在不同表征时的电脑化测验表现。

佘晓清教授分析了上述眼动指标,证实「平均凝视时间」是最佳的预测指标,即从受试者的「平均凝视时间」在关键区上是否够长,最能预测其答题正确与否,其次是「回视时间」也能有效预测。此外,研究结果显示,图片表征方式较文字表征方式能「更有效率」地传递物理概念,即图片较能引发学生早点找到关键点并预测答题的正确性。

但另一方面,以文字为表征的题目能较「精准」地传递物理概念。这研究显示无论题目是以图片或文字为表征,都能藉由学生的眼动预测其反应。值得一提的是,学生看图片题目时的回答速度较快,而文字的答对率却比图片的高。

然而,无论是图片或文字表征,都必须看到关键区才可能答对。佘晓清教授在研究设计与分析方法上突破了过去的发现,证实眼动确实具有预测学习者学习成效的能力,她希望这项成果未来能应用在人机介面上。

她表示,有些孩子在学习时会因始终无法学会某些教材而深感挫折,这是因为他们不知道哪些地方是关键区。其实无论教材或试题,都有其关键字或关键区,但有些学生就是很难发现,或凝视时间不够长、处理讯息深度不够。因此,若透过人机介面把「眼动仪」做为电脑的一部分装置,一旦侦测到学生在关键区的凝视时间不够,或没注意到关键区时,就适时透过人机介面给他们提示,要求他们把视线放在该注意的关键区域,就能帮助他们提高学习的效果。

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