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[摘 要] 视线追踪作为视觉心理的一种重要研究方法,正广泛应用于多个领域。将视线追踪技术应用于e-Learning系统中,将提供一种新的研究视角。本文介绍了视线追踪技术及其特点,并通过两个眼动实验案例论述了该技术在e-Learning研究中的应用,以及对e-Learning系统设计的启示。最后以AdeLE项目为例,阐述了视线追踪技术在适应性e-Learning系统中的应用及其前景。
[关键词] 视线追踪;e-Learning;眼动;适应性;学习支持
[中图分类号] G40-054 [文献标识码] A [文章编号] 1672-0008(2009)05-0074-05
随着e-Learning系统的广泛应用,人们对其所能提供的学习支持和绩效也日益关注。研究者从不同的角度入手,提出了各种方法为学习者提供适应性的学习支持。Felix(2004)等将这些方法归结为四类:宏观适应方法、微观适应方法、能倾处理交互方法和建构协作方法[1]。从技术上来说,传统的适应性学习支持技术主要来自智能授导系统和适应性超媒体系统。然而,随着不同研究领域的相互交叉和渗透,一些新的方法开始应用于e-Learning系统,其中,利用视线追踪(Eye-Tracking)技术提供适应性的学习支持是值得关注的方法之一。
一、视线追踪技术及其特点
1.视线追踪技术概述
视线追踪也称为眼动追踪,它被认为是研究视觉信息加工的有效手段。利用专用设备来记录学习者的眼球运动(Eye-Movement,简称眼动)情况,可以作为分析学习者内部心理活动情况的依据。关于视线追踪技术的研究已有较长历史,目前它已在多个领域得到广泛应用。例如用于图片/广告研究(网页评估、设计评估等)、动态分析(航空航天、体育运动、汽车、飞机驾驶等)、产品测试(可用性测试)、场景研究 (商场购物、店铺装潢、家居环境等)和人机交互等多个领域。此外,视线追踪在智能计算机、智能家电、虚拟现实和数字游戏等领域也有很好的应用前景[2]。然而,视线追踪技术目前还未能有效地应用于e-Learning系统,相关的研究工作还有待深入。
在眼动实验研究中,当被试对视觉信息进行提取时,其注视时间、注视次数、注视点序列、眼跳距离、回视次数、瞳孔直径等通常被视为思维和心理加工的重要参数。因此,通过对被试在学习过程中的实时眼动信息进行观测,可用于分析和引导其学习的依据。眼动模式一般分为三种:注视(fixation)、眼跳(saccade)和追随运动(pursuit movement)。其中,持续一段时间、相对稳定的眼球运动称为注视;眼球快速运动时导致视觉区域的聚焦点产生变化,这种行为称为眼跳;眼睛缓慢、平滑地追踪某个缓慢运动的目标,则称为追随运动。通过分析眼动模式和相关参数,可以获得很多重要的信息。例如,眼跳速度会随着疲倦程度的增加而降低,而随着学习任务难度的增加而增加;眨眼速度和眼睛睁开程度的降低则可能意味着疲倦的加重。因此,可以据此来确定学习者的学习精神状态,或对其学习过程进行分析,从而采取相应的学习策略或干预措施。
2.视线追踪系统的类型及其特点
目前,视线追踪系统基本上可以分为两类:Outside-in型和Inside-out型(见表1)[3]。Outside-in型系统通过一个或多个摄像机记录被试的眼球运动并通过图像算法追踪场景中的注视点,摄像机被安装在被试的前方,这类系统的优点之一就是可以把摄像机集成到显示器中,因此基本上看不到摄像头。Inside-out 型系统则需要被试者头戴一个特别的设备(如头盔或眼镜),眼动的图像通过镜片反射进入微型摄像机。微型摄像机记录眼睛的运动,并通过图像算法得到实际的视线。
二、视线追踪在e-Learning研究中的应用
关于视线追踪技术在学习研究领域的应用,国外已取得了一些成果。其中与e-Learning相关的主要包括:Goldberg(2002)与Owens(2008)对门户网站的浏览模式研究,Granka(2004)对搜索引擎结果页面的眼动分析,Nielsen(2006)的网页阅读模式研究,以及Shrestha(2007)对网页文本和图片的浏览模式研究等[4][5]。以上研究中,Owens 的网站浏览模式研究和Nielsen的网页阅读模式研究较为典型。
1.网站浏览模式的眼动研究
门户网站是用户进入互联网、接触网络内容和应用服务的入口,其首页界面布局通常是二栏或者三栏。Goldberg对二栏门户网站的浏览模式进行眼动研究时发现,被试习惯于逐行而非逐列浏览,页面首视点大多在左上角,最初的视线大部分聚集在前两行,且整个浏览过程遵循自左向右、自上而下的顺序[6]。Owens则拓展了Goldberg的研究,他借助眼动仪对大学生浏览不同栏目网站的眼动轨迹进行了对比研究。实验结果表明,学习者浏览网页的顺序和注意力分布呈现出一定的规律,具体表现为[7]:
(1)浏览顺序。学习者浏览网页的顺序总体上是自上而下,先横向再纵向,大致呈现一个“S”型,但在不同栏目的网页上呈现一定的差异。对于二栏网页,被试者先扫描第1排内容的左栏,再浏览右栏,对第2排内容则先浏览右栏再左栏,依此类推,如图1(a)所示。而对于三栏网页,被试者先扫描第1排中间栏,再左栏,然后右栏,在第2排则是自右向左,第3排又自左向右,依此类推,如图1(b)所示。
(2)注意力分配。实验结果表明,学习者的注意力主要集中在页面上部,越往下注视的次数越少。那些因浏览器窗口限制而暂未显示的页面内容则更难引起被试的关注。图2(a)和图2(b)分别显示了学习者浏览2栏和3栏网页时的热点图,其中区域越大,颜色越深,表明该区域的被关注的程度越高。
2.网页阅读模式的眼动研究
Nielsen在研究网页阅读的眼动轨迹时发现,用户经常采用“F”型模式阅读网页,其轨迹呈现出两个横向条纹和一个纵向条纹。用户采用这种模式可以在几秒钟的时间内快速获取有用信息,从而大大提高阅读速度,这与传统的书本阅读模式有很大的不同[8]。
“F”型阅读模式具体表现为:首先,用户对页面顶部区域的内容进行横向阅读,从而构成了“F”的第一横;然后,用户的视线稍微向下移动,再次横向阅读,但视线覆盖的区域比前一次短一些,这就形成了“F”的第二横;最后,用户自上而下浏览页面中左边的内容,若阅读速度较缓慢则会在注意力热点图中呈现一条实心竖条,如快速浏览则会呈现离散的点,这些竖条或散点形成“F”的最后一竖。
当然,用户的阅读模式也不完全总是“F”型。例如,有时用户会进行三次横向阅读,形成一个“E”型;有时仅进行一次横向阅读,则可能形成一个“L”型。但总体模式大致相似,即呈现为“F”型。图3是用户阅读三类网站时的热点图。其中左边是一家公司网站中“About Us”栏目的页面,中间是一个电子商务网站中的产品介绍页面,右边是一个搜索引擎的检索结果页面。
三、视线追踪研究对e-Learning系统设计的启示
1.课程首页的设计
网络课程是一类典型的e-Learning系统,其首页是学习的入口,学习者通过它了解课程的基本信息和获取所需的学习资源。然而,许多研究表明,学习者在网络课程中学习效率低,不能及时找到学习资源,容易产生疲劳等。其中,一定程度上是由于课程首页的设计不够人性化,不符合大多数学习者的阅读习惯。Owens的研究则为课程首页的设计提供了一些启示:
(1)内容顺序的安排。课程首页一般包括课程简介、公告、教学大纲、课件和相关资源等内容。对于初次访问的学习者,最先可能关注的是课程简介,其次是教学大纲、教学目标,再次是教学内容、课件等。如果首页设计为二栏,按照“S”型的浏览顺序,可以将课程简介安排在顶端左面,其次是顶端右面为公告栏,再在第二排安排教学大纲和教学目标等。如果首页设计为三栏,那顶端最中间为课程简介,其次是公告栏、登陆框等,第二排则是教学大纲、内容章节、教学课件等。总之,首页中内容安排的顺序应按照学习者浏览页面的规律来设计,以便于他们快速找到所需信息。
(2)访问的便捷性。课程首页应提供一个快捷的访问界面,选取学习者最需要、最感兴趣和最常用的内容。如初学者一般最先了解教学大纲、教学内容、教师队伍等,而已学习过一段时间的学生除了关注教学内容和课件以外,还比较关课程作业、资源更新和课程公告等信息。根据前述实验研究可知,学习者的注意力通常集中于页面顶部,自上而下逐渐减弱。因此首页内容的位置也应合理安排,一般应优先考虑初学者访问的便捷性,因为他们对首页的布局不是很熟悉,阅读难度相比之下更高,容易造成挫败感,从而影响学习的积极性。
2.内容呈现的设计
Nielsen的研究表明,Web用户阅读页面时通常采用“F”型模式,这说明网络阅读和书面阅读有很大的不同。该研究对网页内容的编排提供了一些启示:
(1)网络学习者通常不会逐字阅读整个网页内容,整页细读是非常少见的。一般都是采用快速浏览的方式获取关键字,以了解和获取主要的内容和信息。在网络课程所呈现的教学内容中应尽量采用通俗易懂的字、词,达到一看即知的效果。
(2)根据“F”型阅读模式,学习者最有可能细读网页前面一两段,且第一段比第二段更有可能被细读,因此重要的教学内容应包括在第一、二段中,最好使学习者读完前面一、二段内容就能大致了解该网页的主要内容。
(3)副标题、段落中心句应简洁朴素。学习者通常更加注意每行的前面几个字词,他们借助页面最左面的这些字词来获取内容信息。因此,在编排内容时应该慎用这些地方的字词,最好是该行的关键词;同时可大量使用连接词,如表示时间、顺序、空间、转折等的词,以帮助用户准确把握关键字词,理解内容大意,提高阅读效率。
四、基于视线追踪的适应性e-Learning系统构架
如何将视线追踪技术应用于e-Learning系统,以提供适应性学习支持,目前仍是一项富有挑战性工作。奥地利学者Christian Gütl和Maja Pivec等人为此发起了一项名为“AdeLE”的研究项目,其全称为Adaptive e-Learning with Eye-Tracking,即“基于视线追踪的适应性e-Learning”,它为视线追踪与E-learning系统的结合提供了一个典范。
1.AdeLE概况
AdeLE针对适应性e-Learning系统的研究提出了一种新的基于技术的解决方案,即利用视线追踪和内容追踪技术来实时获取学习者的眼动信息,以此来构建精细的学生模型并提供个性化的学习支持。AdeLE采用Tobii 1750型眼动仪,使学习者能以常规的方式学习并对其行为进行追踪和记录。该套设备被集成到一台17吋TFT液晶显示器中,可用于对多种形式的学习材料(如网站、电子幻灯片、视频和文本文档等)进行视线追踪研究。
AdeLE试图将视线追踪技术应用于e-Learning过程,并为适应性e-Learning系统的设计提供一个原型。在这种学习系统中,对学习者而言,学习内容可以根据其先前知识、学习进程和媒体偏好进行调整,实时的视线追踪则可以帮助其确定学习困难所在,并能够有针对性地提供附加的内容或解释;对教学者而言,可以利用学习者的实时行为数据和学习过程的动态背景信息,判断学习者感兴趣的学习主题,确定学习任务的难度,以及学习中存在的相关问题等,从而有效地进行课程的创建和维护工作。
2.AdeLE的体系结构
AdeLE的体系结构如图4所示,主要由三部分构成:学习者模块、教学者模块和适应性语义知识传递模块[9]。
(1)学习者模块。该模块的主要功能在于将视线追踪和内容追踪两个组件结合,来获取增强的、精细的学习者信息,以实现学生模型的高级建模。其中,视线追踪组件负责记录学习者的眼动信息,而内容追踪组件则将眼动轨迹与学习内容联系起来,努力从中提取有关学习过程所隐含信息,并更新学生模型。两个组件共同提供关于学习者学习行为的实时数据,并根据相应标准来监控知识的获取过程。
学习者模块还包括交互会话组件和学习者信息组件。前者能主动地促使学习者进行交互,并对系统生成的用户信息自动调整。如系统检测到学习者可能已疲倦,则会建议其做短时休息或放松性练习。学习者信息组件则负责管理学生模型及学习者之间的交互信息,它包含三个不同粒度的数据库:学生模型数据库、协作过滤数据库和统计数据库。这些有关学习者的信息将为系统创建或传递适应性的学习内容提供依据。
(2)教学者模块。该模块负责课程的创建和维护,它由四个组件构成。其中课程创建与维护组件是课程管理的核心组件,可以对其他三个组件进行管理。教学者可以创建和维护课程,并对课程进行统计。课件组件对不同形式的信息单元和大量的元数据进行本地或远程管理。课程主题组件通过使用元描述符定义数据单元,来实现对课程内容的动态管理。此外,它允许对课程主题结构和词库进行管理,并自动构建各个子单元之间的关系。背景知识组件能动态地提供关于学习过程的附加信息,并帮助课程创建者随时获取最新的学习信息。
(3)适应性语义知识传递模块。该模块是整个系统的中心组件,它负责与周边其他组件进行协调,向它们发送或获取信息。该组件对分块的内容和元信息进行编辑,并通过不同的界面传递给学习者或教学者。为了实现对学习过程的适应性,可以利用多种适应性方法或技术,如:采用适应性教学序列技术,根据学习者的行为记录,并结合教学法在课程中提供适应性的学习路径;采用适应性聚合技术,对学习资源进行选择和取样来组织教学单元;采用适应性呈现技术,来实现教学和导航过程的可视化[10]。
五、视线追踪在e-Learning系统中的应用前景
在未来的e-Learning系统中,视线追踪技术将在以下方面提供适应性的学习支持[11]:
1. 提供个性化的学习策略
从学习者的注视行为中提取个性化的学习策略,以适应特定的学习风格。认知心理学的研究表明,个体在学习过程中会呈现明显的个性差异。在传统的教室环境中,教师能针对学习者的个别需要进行适应,或对某些内容加以解释。而在e-Learning环境中,教师通常并不在线,且教学材料的呈现形式多样。在这种情况下,有关学习者注视行为的信息将有助于优化教学内容,以适应不同的学习需求。如某人习惯于学习文本材料而非图片,那么学习内容中的图片数量可适当减少,反之亦然。
2.提供附加的特定内容
从学习者已学的内容(如特定的词、段、图、表等)中获取某些信息,从而为其提供附加的情境信息。如在学习者阅读文本内容的同时呈现对应的图片或动画。此外,在航空、军事、电力培训等特殊场合,学习内容的每一部分都要求必须被学习者阅读。通过实时的眼动追踪,系统可以确定哪些内容未被学习者注意过,从而在后续的学习中再次呈现这些内容。当然,这种方法有时无法反映学习者先前的知识及知识获取的过程,那么可以针对被学习者跳过的内容进行测试,以检查其掌握情况。
3. 提供适当的干预策略
侦测学习过程中出现的问题,并对学习者进行相应的干预。例如,当学习者长时间偏离计算机屏幕上的学习内容,或注意无关学习任务的区域,或出现眼动速度异常、飘忽不定的情况时,系统可以考虑采取适当的干预措施。而当学习者对特定内容出现理解上的问题时,则可为其提供更详细的内容或背景信息。
此外,视线追踪技术还可用于改进人机交互过程中学习者的行为,选择更合适的媒体或内容呈现方式,确定学习内容或其结构中的问题所在,以及改善或细化对学习过程的追踪等。
六、结束语
视线追踪技术为e-Learning的系统设计和应用研究展示了一个全新的视角。将该技术应用于e-Learning的实验研究,有助于揭示网络环境下学习者的认知规律,而将其应用于e-Learning系统的设计,则有助于提供适应性的学习支持。在未来的学习系统中,视线追踪技术将为e-Learning的有效开展提供技术和方法上的有力支持。
[参考文献]
[1]M dritscher, F., García-Barrios, V.M., Gütl, C. The Past, the Present and the Future of adaptive e-Learning[C]. Proceedings of ICL, Villach, Austria, 2004.
[2]赵新灿,左洪福,任勇军. 眼动仪与视线跟踪技术综述[J].计算机工程与应用,2006,(12).
[3]Pivec, M., Preis, M. A., García-Barrios, V. M., & etc. Adaptive Knowledge Transfer in e-Learning Settings on the Basis of Eye Tracking and Dynamic Background Library[C]. EDEN 2004 Annual Conference, Budapest, Hungary, 2004.
[4]Granka, L., Joachims, T., & Gay, G. Eye-tracking analysis of user behavior in WWW search[C]. Proceedings of the 27th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, Sheffield, United Kingdom: ACM Press, 2004.
[5]Shrestha, S., Lenz, K., Owens, J., & Chaparro, B. "F" pattern scanning of text and images in web pages[C]. Proceedings of the 51st Annual Human Factors and Ergonomics Society Baltimore, Maryland, USA, 2007.
[6]Goldberg, J., Stimson, M., Lewenstein, M., & etc. Eye tracking in web search tasks: design implications[C]. Proceedings of the 2002 Symposium of Eye Tracking Research & Applications, New Orleans, Louisiana: ACM Press. 2002.
[7]Owens, J. W.,Shrestha, S. How Do Users Browse a Portal Website? An Examination of User Eye Movements[DB/OL]. http://www.surl.org/usabilitynews/102/portal_column.asp, 2009-1-10.
[8]Nielsen, J. F-Shaped Pattern for Reading Web Content[DB/OL]. http://www.useit.com/ alertbox/reading_pattern.html, 2009-1-8.
[9]Garcia-Barrios, V.M., Gütl, C., Preis, A.M.,& etc. AdeLE: A Framework for Adaptive E-Learning through Eye Tracking[C]. Proceedings of I-Know’04, Graz, Austria, 2004.
[10]M dritscher, F. García-Barrios, V.M., Gütl C.,& etc. The first AdeLE Prototype at a Glance [C].Proceedings of ED-MEDIA, Orlando, USA, 2006.
[11]Gütl, C., Pivec M., Trummer, C., & etc. AdeLE (Adaptive e-Learning with Eye-Tracking): Theoretical Background, System Architecture and Application Scenarios[J/OL]. European Journal of Open, Distance and e-Learning, 2005.2.
[作者简介]
张家华,博士,浙江师范大学教育技术系,研究方向为智能教学系统(zjnuzjh@139.com);彭超云,硕士研究生,浙江师范大学教育技术系,研究方向为网络教学应用;张剑平,教授,博士生导师,浙江大学教育技术研究所、浙江师范大学教师教育学院院长,研究方向为计算机辅助教育。
Eye-Tracking Technology and Its Application in e-Learning System
Zhang Jiahua1, Peng Chaoyun1 & Zhang Jianping1，2
(1.School of Teacher Education, Zhejiang Normal University, Jinhua Zhejiang 321004； 2.Institute of Educational Technology, Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310028)
【Abstract】 As an important method in the research of vision psychology, Eye-Tracking has been applied in many areas. It will provide a new angle of view if we apply Eye-Tracking technology in e-Learning system. First, this paper introduces Eye-Tracking technology and its characteristics, and then it discusses about the application this technology in e-Learning research and system design by two cases of eye movement experiments. Finally, it takes AdeLE, an Austrian national project, as an example and explains the application and prospects of this technology in adaptive e-Learning system.
【Abstract】 Eye-Tracking; e-Learning; Eye-Movement; Adaptability; Learning support
本文责编：胡智标
[关键词] 视线追踪;e-Learning;眼动;适应性;学习支持
[中图分类号] G40-054 [文献标识码] A [文章编号] 1672-0008(2009)05-0074-05
随着e-Learning系统的广泛应用,人们对其所能提供的学习支持和绩效也日益关注。研究者从不同的角度入手,提出了各种方法为学习者提供适应性的学习支持。Felix(2004)等将这些方法归结为四类:宏观适应方法、微观适应方法、能倾处理交互方法和建构协作方法[1]。从技术上来说,传统的适应性学习支持技术主要来自智能授导系统和适应性超媒体系统。然而,随着不同研究领域的相互交叉和渗透,一些新的方法开始应用于e-Learning系统,其中,利用视线追踪(Eye-Tracking)技术提供适应性的学习支持是值得关注的方法之一。
一、视线追踪技术及其特点
1.视线追踪技术概述
视线追踪也称为眼动追踪,它被认为是研究视觉信息加工的有效手段。利用专用设备来记录学习者的眼球运动(Eye-Movement,简称眼动)情况,可以作为分析学习者内部心理活动情况的依据。关于视线追踪技术的研究已有较长历史,目前它已在多个领域得到广泛应用。例如用于图片/广告研究(网页评估、设计评估等)、动态分析(航空航天、体育运动、汽车、飞机驾驶等)、产品测试(可用性测试)、场景研究 (商场购物、店铺装潢、家居环境等)和人机交互等多个领域。此外,视线追踪在智能计算机、智能家电、虚拟现实和数字游戏等领域也有很好的应用前景[2]。然而,视线追踪技术目前还未能有效地应用于e-Learning系统,相关的研究工作还有待深入。
在眼动实验研究中,当被试对视觉信息进行提取时,其注视时间、注视次数、注视点序列、眼跳距离、回视次数、瞳孔直径等通常被视为思维和心理加工的重要参数。因此,通过对被试在学习过程中的实时眼动信息进行观测,可用于分析和引导其学习的依据。眼动模式一般分为三种:注视(fixation)、眼跳(saccade)和追随运动(pursuit movement)。其中,持续一段时间、相对稳定的眼球运动称为注视;眼球快速运动时导致视觉区域的聚焦点产生变化,这种行为称为眼跳;眼睛缓慢、平滑地追踪某个缓慢运动的目标,则称为追随运动。通过分析眼动模式和相关参数,可以获得很多重要的信息。例如,眼跳速度会随着疲倦程度的增加而降低,而随着学习任务难度的增加而增加;眨眼速度和眼睛睁开程度的降低则可能意味着疲倦的加重。因此,可以据此来确定学习者的学习精神状态,或对其学习过程进行分析,从而采取相应的学习策略或干预措施。
2.视线追踪系统的类型及其特点
目前,视线追踪系统基本上可以分为两类:Outside-in型和Inside-out型(见表1)[3]。Outside-in型系统通过一个或多个摄像机记录被试的眼球运动并通过图像算法追踪场景中的注视点,摄像机被安装在被试的前方,这类系统的优点之一就是可以把摄像机集成到显示器中,因此基本上看不到摄像头。Inside-out 型系统则需要被试者头戴一个特别的设备(如头盔或眼镜),眼动的图像通过镜片反射进入微型摄像机。微型摄像机记录眼睛的运动,并通过图像算法得到实际的视线。
二、视线追踪在e-Learning研究中的应用
关于视线追踪技术在学习研究领域的应用,国外已取得了一些成果。其中与e-Learning相关的主要包括:Goldberg(2002)与Owens(2008)对门户网站的浏览模式研究,Granka(2004)对搜索引擎结果页面的眼动分析,Nielsen(2006)的网页阅读模式研究,以及Shrestha(2007)对网页文本和图片的浏览模式研究等[4][5]。以上研究中,Owens 的网站浏览模式研究和Nielsen的网页阅读模式研究较为典型。
1.网站浏览模式的眼动研究
门户网站是用户进入互联网、接触网络内容和应用服务的入口,其首页界面布局通常是二栏或者三栏。Goldberg对二栏门户网站的浏览模式进行眼动研究时发现,被试习惯于逐行而非逐列浏览,页面首视点大多在左上角,最初的视线大部分聚集在前两行,且整个浏览过程遵循自左向右、自上而下的顺序[6]。Owens则拓展了Goldberg的研究,他借助眼动仪对大学生浏览不同栏目网站的眼动轨迹进行了对比研究。实验结果表明,学习者浏览网页的顺序和注意力分布呈现出一定的规律,具体表现为[7]:
(1)浏览顺序。学习者浏览网页的顺序总体上是自上而下,先横向再纵向,大致呈现一个“S”型,但在不同栏目的网页上呈现一定的差异。对于二栏网页,被试者先扫描第1排内容的左栏,再浏览右栏,对第2排内容则先浏览右栏再左栏,依此类推,如图1(a)所示。而对于三栏网页,被试者先扫描第1排中间栏,再左栏,然后右栏,在第2排则是自右向左,第3排又自左向右,依此类推,如图1(b)所示。
(2)注意力分配。实验结果表明,学习者的注意力主要集中在页面上部,越往下注视的次数越少。那些因浏览器窗口限制而暂未显示的页面内容则更难引起被试的关注。图2(a)和图2(b)分别显示了学习者浏览2栏和3栏网页时的热点图,其中区域越大,颜色越深,表明该区域的被关注的程度越高。
2.网页阅读模式的眼动研究
Nielsen在研究网页阅读的眼动轨迹时发现,用户经常采用“F”型模式阅读网页,其轨迹呈现出两个横向条纹和一个纵向条纹。用户采用这种模式可以在几秒钟的时间内快速获取有用信息,从而大大提高阅读速度,这与传统的书本阅读模式有很大的不同[8]。
“F”型阅读模式具体表现为:首先,用户对页面顶部区域的内容进行横向阅读,从而构成了“F”的第一横;然后,用户的视线稍微向下移动,再次横向阅读,但视线覆盖的区域比前一次短一些,这就形成了“F”的第二横;最后,用户自上而下浏览页面中左边的内容,若阅读速度较缓慢则会在注意力热点图中呈现一条实心竖条,如快速浏览则会呈现离散的点,这些竖条或散点形成“F”的最后一竖。
当然,用户的阅读模式也不完全总是“F”型。例如,有时用户会进行三次横向阅读,形成一个“E”型;有时仅进行一次横向阅读,则可能形成一个“L”型。但总体模式大致相似,即呈现为“F”型。图3是用户阅读三类网站时的热点图。其中左边是一家公司网站中“About Us”栏目的页面,中间是一个电子商务网站中的产品介绍页面,右边是一个搜索引擎的检索结果页面。
三、视线追踪研究对e-Learning系统设计的启示
1.课程首页的设计
网络课程是一类典型的e-Learning系统,其首页是学习的入口,学习者通过它了解课程的基本信息和获取所需的学习资源。然而,许多研究表明,学习者在网络课程中学习效率低,不能及时找到学习资源,容易产生疲劳等。其中,一定程度上是由于课程首页的设计不够人性化,不符合大多数学习者的阅读习惯。Owens的研究则为课程首页的设计提供了一些启示:
(1)内容顺序的安排。课程首页一般包括课程简介、公告、教学大纲、课件和相关资源等内容。对于初次访问的学习者,最先可能关注的是课程简介,其次是教学大纲、教学目标,再次是教学内容、课件等。如果首页设计为二栏,按照“S”型的浏览顺序,可以将课程简介安排在顶端左面,其次是顶端右面为公告栏,再在第二排安排教学大纲和教学目标等。如果首页设计为三栏,那顶端最中间为课程简介,其次是公告栏、登陆框等,第二排则是教学大纲、内容章节、教学课件等。总之,首页中内容安排的顺序应按照学习者浏览页面的规律来设计,以便于他们快速找到所需信息。
(2)访问的便捷性。课程首页应提供一个快捷的访问界面,选取学习者最需要、最感兴趣和最常用的内容。如初学者一般最先了解教学大纲、教学内容、教师队伍等,而已学习过一段时间的学生除了关注教学内容和课件以外,还比较关课程作业、资源更新和课程公告等信息。根据前述实验研究可知,学习者的注意力通常集中于页面顶部,自上而下逐渐减弱。因此首页内容的位置也应合理安排,一般应优先考虑初学者访问的便捷性,因为他们对首页的布局不是很熟悉,阅读难度相比之下更高,容易造成挫败感,从而影响学习的积极性。
2.内容呈现的设计
Nielsen的研究表明,Web用户阅读页面时通常采用“F”型模式,这说明网络阅读和书面阅读有很大的不同。该研究对网页内容的编排提供了一些启示:
(1)网络学习者通常不会逐字阅读整个网页内容,整页细读是非常少见的。一般都是采用快速浏览的方式获取关键字,以了解和获取主要的内容和信息。在网络课程所呈现的教学内容中应尽量采用通俗易懂的字、词,达到一看即知的效果。
(2)根据“F”型阅读模式,学习者最有可能细读网页前面一两段,且第一段比第二段更有可能被细读,因此重要的教学内容应包括在第一、二段中,最好使学习者读完前面一、二段内容就能大致了解该网页的主要内容。
(3)副标题、段落中心句应简洁朴素。学习者通常更加注意每行的前面几个字词,他们借助页面最左面的这些字词来获取内容信息。因此,在编排内容时应该慎用这些地方的字词,最好是该行的关键词;同时可大量使用连接词,如表示时间、顺序、空间、转折等的词,以帮助用户准确把握关键字词,理解内容大意,提高阅读效率。
四、基于视线追踪的适应性e-Learning系统构架
如何将视线追踪技术应用于e-Learning系统,以提供适应性学习支持,目前仍是一项富有挑战性工作。奥地利学者Christian Gütl和Maja Pivec等人为此发起了一项名为“AdeLE”的研究项目,其全称为Adaptive e-Learning with Eye-Tracking,即“基于视线追踪的适应性e-Learning”,它为视线追踪与E-learning系统的结合提供了一个典范。
1.AdeLE概况
AdeLE针对适应性e-Learning系统的研究提出了一种新的基于技术的解决方案,即利用视线追踪和内容追踪技术来实时获取学习者的眼动信息,以此来构建精细的学生模型并提供个性化的学习支持。AdeLE采用Tobii 1750型眼动仪,使学习者能以常规的方式学习并对其行为进行追踪和记录。该套设备被集成到一台17吋TFT液晶显示器中,可用于对多种形式的学习材料(如网站、电子幻灯片、视频和文本文档等)进行视线追踪研究。
AdeLE试图将视线追踪技术应用于e-Learning过程,并为适应性e-Learning系统的设计提供一个原型。在这种学习系统中,对学习者而言,学习内容可以根据其先前知识、学习进程和媒体偏好进行调整,实时的视线追踪则可以帮助其确定学习困难所在,并能够有针对性地提供附加的内容或解释;对教学者而言,可以利用学习者的实时行为数据和学习过程的动态背景信息,判断学习者感兴趣的学习主题,确定学习任务的难度,以及学习中存在的相关问题等,从而有效地进行课程的创建和维护工作。
2.AdeLE的体系结构
AdeLE的体系结构如图4所示,主要由三部分构成:学习者模块、教学者模块和适应性语义知识传递模块[9]。
(1)学习者模块。该模块的主要功能在于将视线追踪和内容追踪两个组件结合,来获取增强的、精细的学习者信息,以实现学生模型的高级建模。其中,视线追踪组件负责记录学习者的眼动信息,而内容追踪组件则将眼动轨迹与学习内容联系起来,努力从中提取有关学习过程所隐含信息,并更新学生模型。两个组件共同提供关于学习者学习行为的实时数据,并根据相应标准来监控知识的获取过程。
学习者模块还包括交互会话组件和学习者信息组件。前者能主动地促使学习者进行交互,并对系统生成的用户信息自动调整。如系统检测到学习者可能已疲倦,则会建议其做短时休息或放松性练习。学习者信息组件则负责管理学生模型及学习者之间的交互信息,它包含三个不同粒度的数据库:学生模型数据库、协作过滤数据库和统计数据库。这些有关学习者的信息将为系统创建或传递适应性的学习内容提供依据。
(2)教学者模块。该模块负责课程的创建和维护,它由四个组件构成。其中课程创建与维护组件是课程管理的核心组件,可以对其他三个组件进行管理。教学者可以创建和维护课程,并对课程进行统计。课件组件对不同形式的信息单元和大量的元数据进行本地或远程管理。课程主题组件通过使用元描述符定义数据单元,来实现对课程内容的动态管理。此外,它允许对课程主题结构和词库进行管理,并自动构建各个子单元之间的关系。背景知识组件能动态地提供关于学习过程的附加信息,并帮助课程创建者随时获取最新的学习信息。
(3)适应性语义知识传递模块。该模块是整个系统的中心组件,它负责与周边其他组件进行协调,向它们发送或获取信息。该组件对分块的内容和元信息进行编辑,并通过不同的界面传递给学习者或教学者。为了实现对学习过程的适应性,可以利用多种适应性方法或技术,如:采用适应性教学序列技术,根据学习者的行为记录,并结合教学法在课程中提供适应性的学习路径;采用适应性聚合技术,对学习资源进行选择和取样来组织教学单元;采用适应性呈现技术,来实现教学和导航过程的可视化[10]。
五、视线追踪在e-Learning系统中的应用前景
在未来的e-Learning系统中,视线追踪技术将在以下方面提供适应性的学习支持[11]:
1. 提供个性化的学习策略
从学习者的注视行为中提取个性化的学习策略,以适应特定的学习风格。认知心理学的研究表明,个体在学习过程中会呈现明显的个性差异。在传统的教室环境中,教师能针对学习者的个别需要进行适应,或对某些内容加以解释。而在e-Learning环境中,教师通常并不在线,且教学材料的呈现形式多样。在这种情况下,有关学习者注视行为的信息将有助于优化教学内容,以适应不同的学习需求。如某人习惯于学习文本材料而非图片,那么学习内容中的图片数量可适当减少,反之亦然。
2.提供附加的特定内容
从学习者已学的内容(如特定的词、段、图、表等)中获取某些信息,从而为其提供附加的情境信息。如在学习者阅读文本内容的同时呈现对应的图片或动画。此外,在航空、军事、电力培训等特殊场合,学习内容的每一部分都要求必须被学习者阅读。通过实时的眼动追踪,系统可以确定哪些内容未被学习者注意过,从而在后续的学习中再次呈现这些内容。当然,这种方法有时无法反映学习者先前的知识及知识获取的过程,那么可以针对被学习者跳过的内容进行测试,以检查其掌握情况。
3. 提供适当的干预策略
侦测学习过程中出现的问题,并对学习者进行相应的干预。例如,当学习者长时间偏离计算机屏幕上的学习内容,或注意无关学习任务的区域,或出现眼动速度异常、飘忽不定的情况时,系统可以考虑采取适当的干预措施。而当学习者对特定内容出现理解上的问题时,则可为其提供更详细的内容或背景信息。
此外,视线追踪技术还可用于改进人机交互过程中学习者的行为,选择更合适的媒体或内容呈现方式,确定学习内容或其结构中的问题所在,以及改善或细化对学习过程的追踪等。
六、结束语
视线追踪技术为e-Learning的系统设计和应用研究展示了一个全新的视角。将该技术应用于e-Learning的实验研究,有助于揭示网络环境下学习者的认知规律,而将其应用于e-Learning系统的设计,则有助于提供适应性的学习支持。在未来的学习系统中,视线追踪技术将为e-Learning的有效开展提供技术和方法上的有力支持。
[参考文献]
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[2]赵新灿,左洪福,任勇军. 眼动仪与视线跟踪技术综述[J].计算机工程与应用,2006,(12).
[3]Pivec, M., Preis, M. A., García-Barrios, V. M., & etc. Adaptive Knowledge Transfer in e-Learning Settings on the Basis of Eye Tracking and Dynamic Background Library[C]. EDEN 2004 Annual Conference, Budapest, Hungary, 2004.
[4]Granka, L., Joachims, T., & Gay, G. Eye-tracking analysis of user behavior in WWW search[C]. Proceedings of the 27th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, Sheffield, United Kingdom: ACM Press, 2004.
[5]Shrestha, S., Lenz, K., Owens, J., & Chaparro, B. "F" pattern scanning of text and images in web pages[C]. Proceedings of the 51st Annual Human Factors and Ergonomics Society Baltimore, Maryland, USA, 2007.
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[7]Owens, J. W.,Shrestha, S. How Do Users Browse a Portal Website? An Examination of User Eye Movements[DB/OL]. http://www.surl.org/usabilitynews/102/portal_column.asp, 2009-1-10.
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[9]Garcia-Barrios, V.M., Gütl, C., Preis, A.M.,& etc. AdeLE: A Framework for Adaptive E-Learning through Eye Tracking[C]. Proceedings of I-Know’04, Graz, Austria, 2004.
[10]M dritscher, F. García-Barrios, V.M., Gütl C.,& etc. The first AdeLE Prototype at a Glance [C].Proceedings of ED-MEDIA, Orlando, USA, 2006.
[11]Gütl, C., Pivec M., Trummer, C., & etc. AdeLE (Adaptive e-Learning with Eye-Tracking): Theoretical Background, System Architecture and Application Scenarios[J/OL]. European Journal of Open, Distance and e-Learning, 2005.2.
[作者简介]
张家华,博士,浙江师范大学教育技术系,研究方向为智能教学系统(zjnuzjh@139.com);彭超云,硕士研究生,浙江师范大学教育技术系,研究方向为网络教学应用;张剑平,教授,博士生导师,浙江大学教育技术研究所、浙江师范大学教师教育学院院长,研究方向为计算机辅助教育。
Eye-Tracking Technology and Its Application in e-Learning System
Zhang Jiahua1, Peng Chaoyun1 & Zhang Jianping1，2
(1.School of Teacher Education, Zhejiang Normal University, Jinhua Zhejiang 321004； 2.Institute of Educational Technology, Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310028)
【Abstract】 As an important method in the research of vision psychology, Eye-Tracking has been applied in many areas. It will provide a new angle of view if we apply Eye-Tracking technology in e-Learning system. First, this paper introduces Eye-Tracking technology and its characteristics, and then it discusses about the application this technology in e-Learning research and system design by two cases of eye movement experiments. Finally, it takes AdeLE, an Austrian national project, as an example and explains the application and prospects of this technology in adaptive e-Learning system.
【Abstract】 Eye-Tracking; e-Learning; Eye-Movement; Adaptability; Learning support
本文责编：胡智标