眼动分析法在MOOC学习中的应用研究

龚灵枝

摘  要 MOOC教学模式融合多领域的研究成果于教学之中，拓宽了学习途径。探究学习者的视觉系统是一个相对可靠、客观的研究认知过程的途径，其最为有效的即时方法就是眼动分析法，该方法是评价MOOC学习有效性的一种可行可信的科学方法。将眼动分析法应用于MOOC学习中，有利于解决学习效度和深度等方面的问题。

关键词 眼动分析法;MOOC;MOOC学习;学习效度;眼动仪器

中图分类号：G642    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2021）07-0003-04

1 眼动分析法概述

眼动分析法发展历程  眼动研究源于人们对阅读中的眼球运动的观察，是对阅读行为的思考。由于眼球是获取外界信息的主要窗口之一，通过眼球在阅读过程中的运动可推测学习者的认知方式。眼球运动作为视觉的直接反应，伴随着心理负荷、注意力、兴趣、动机等人类认知信息，深入对眼球运动的研究可以间接研究人的认知过程[1-2]。至今，眼动分析的发展已有100多年的历史，据马萨诸塞大学研究者Keith Rayner的观点，可分为四个发展阶段，如表1所示。

眼动分析在心理学研究中得到发展，随着与信息技术的融合，更是扩展到教育学、医学、体育心理学、工效学、广告学、传播学及交通心理学、航空心理学等领域，主要用于研究人的心理变化以及认知反应等[2]。20世纪中期以来，我国也陆续开展了眼动分析方面的研究。

眼动分析法的现状和趋势

1）数据来源与统计。数据来源于“中国知网”数据库中的眼动研究相关中文文献，时间限定为2019年6月28日。结合眼动分析的关键词相似性特点，从六个相似关键词中进行检索，以保证检索的全面性。以题名为“眼动分析法”“眼动分析技术”“视线跟踪技术”“眼动研究”“眼动法”“人眼检测与跟踪”六个主题词构造“精确匹配”下“或”关系的检索式检索文献，将所检索的文献进行汇聚，最后得到文献1 116篇。

大量的中文文献反映出眼动分析法在量上已形成规模效应，受到研究者的充分重视。其中，在核心期刊所发文章占比较大，说明文章质量较高，研究结果能较客观反映眼动分析法的现状。对所得文献进行计量可视化分析，在计量学统计与可视化分析方法下，透视我国眼动分析法研究的发展历程、现状和演进趋势等[2]。

2）研究结果与分析。从文献年度分布来看，自20世纪80年代起，我国著名心理学家沈德立领衔在天津师范大学率先将眼动研究方法引入国内，购置眼动仪开展阅读方面的研究之后[2-3]，其研究热度逐年提升。结合文献来源分布、作者分布及基金分布的特点，可从多个维度窥探眼动分析法研究的开展情况与学术影响力。

一是从文献来源分布统计得知，心理学研究和高校研究占据主导地位，教育学关注度也颇高。心理学类杂志刊出论文最多，接下来是高校类杂志，可以看出研究者具有多学科背景的特点，同时展现出高校在眼动研究中的学术研究取向。

二是高产机构区域优势特征明显，高产作者核心团队初步形成规模。结合文献计量可视化分析得出主要研究群体的特征：发文机构主要来自经济发达地区，如天津师范大学、辽宁师范大学和华中师范大学等，其中，天津师范大学的白学军、闫国利、藏学丽、沈德立等发文较多，这些作者围绕眼动分析开展的研究较多，但其研究结果的辐射力和影响力有待进一步提高。

三是研究所依托项目质量较高。项目基金为开展课题研究、发表高质量论文提供了物质资源和人力保障。依托国家自然科学基金、国家社会科学基金、全国教育科学规划和跨世纪优秀人才培养计划的文献占有比例极大，研究所依托的项目级别极高。

另外，通过可视化的方式分析所选文章的主题以及各个主题之间的关系，初始默认显示聚类数为3的结果，不同节点表示不同的簇;节点大小表示该词出现的频次;连接线的粗细表示两个节点词的共现频次;节点双击跳转到相应的知网节点。如图1所示，结合文献内容分析发现，我国眼动研究热点在学习者认知过程（阅读）以及眼动机器方面。

眼动分析法与眼动指标

1）眼动分析法，即关于眼動研究的方法，实质上就是借助眼动仪记录眼球的运动数据，根据科学的眼动指标对所记录的数据进行分析，从而探究测试者的心理活动方法。因为人的视觉系统中视线是以跳跃的方式来移动注视点，这种快速而短暂的跳跃可以被仪器捕捉和记录，眼动仪设备能够精确捕捉视线活动并进行记录，这比语言符号所描述的心理活动更加客观，所以眼动分析法被认为可能是动态认知过程研究最为有效的即时研究方法[2-4]。

2）眼动指标。在MOOC学习中主要运用眼动分析法来对学习者的认知加工过程进行分析，这需要选取客观的且可测量的眼动指标进行数据统计。局限于当前研究条件，总结一些学者的观点可知，当前的眼动指标包括眼动轨迹、回视、注视（注视时间、注视次数）、瞳孔大小、眼跳（眼跳距离）、热点图等，是分析学习者信息加工过程的重要参数指标[4]。眼动轨迹记录的视觉浏览顺序，指浏览画面时从一个关注点开始到下一个关注的跳转数据。注视时间是指学习者对材料注视时间长短，反映的是其加工程度。注视次数指对知识点的关注次数，反映出学习者对材料的熟练程度和材料的难易程度。若将注视点和注视时间组成二维表进行统计，可推断学习者的认知过程和先前知识经验准备情况，特别是对不同材料和不同任务类型的信息的加工比较。瞳孔大小变化则反映认知加工的努力程度或认知负荷大小[3]。

在眼动分析过程中，采用单一的指标难以构建科学的分析结构，因此需要根据研究对象和目的选择指标，还要关注指标的稳定性。如瞳孔直径变化、眨眼的频率理论上可作为分析指标，但考虑到干扰因素（境亮度、疲劳和情绪等）的影响，因此很少被用于网页的视线追踪研究[5]。通过对指标的筛选，最终构建多维度的眼动分析结构。

总之，在MOOC学习研究中，眼动分析的指标应该包括眼动轨迹、回视、注视、眼跳和热点图等，通过对指标的合理选取以及科学组合，才能够精准、有效地分析学习者的认知加工过程。

2 眼动分析法在MOOC学习中的重要性

自2012年以来，MOOC给世界教育领域带来全新的风貌。随着计算机网络技术的发展，互联网的广泛传播，各大MOOC平臺迎来前所未有的学习者注册，但MOOC学习的低效性、偏低认知深度等问题也随之浮现。鉴于此，基于我国MOOC平台学习分析现状，提出眼动分析法在MOOC学习中的应用，目的在于提高学习效度。

目前，主流的MOOC学习有效性分析一般采用测验法和教育大数据挖掘法，用这两种方法分析的内容包括七种类型：嵌入式问题、单元测试、单元作业、期中考试、期末考试、论坛参与情况、视频课程浏览状况。而相比于传统MOOC平台的分析评价方法，眼动分析法的优势在于：记录的数据客观、全面、真实可靠;全程跟踪学习者的眼动轨迹，数据记录和分析的时效性较强;受主观因素影响较少;分析层次较深;且眼动分析技术已成熟，眼动分析成本可接受，尤其是可穿戴技术和VR设备的价格逐渐降低。

分析方法的科学依据  目前，很多MOOC学习的有效性以测验法和教育大数据挖掘法为分析手段，分析过程是以实际经验为基础，可能存在研究者主观因素的影响，最终会降低研究结果的信度和效度[10]。MOOC学习的研究对象是学习者，眼动分析法通过记录的数据研究其复杂的学习过程，学习过程是根据离散的眼动数据转化而来，那么研究结果的客观性就具有一定的科学依据。

分析手段的抗干扰性  在MOOC学习过程中，以传统的方式分析学习者的认知活动难度较大，如追踪学习者的认知过程受诸多因素的干扰，包括学习者观看视频的注意力、学习环境的干扰、学习兴趣多元、学习重点和难点模糊、单元测验和考试解答的信度和学习交流的自由随意等。而眼动分析法则不会受到这些因素的干扰，能客观准确地记录大脑对视觉信息的筛选和加工情况，对学习者的认知活动进行真实记录，很好地解决了传统MOOC学习分析评价的无关干扰因素。

增加分析方法的信度  眼动分析法可深度分析学习者的认知活动，提高分析信度。在科学的眼动指标组成结构中，眼动数据能被客观地记录和分析，学习者的认知活动和认知深度的分析结果也会更加客观。例如，与传统的分析法对比，从MOOC平台登录情况、观看视频时间长短、在线长短、试题测验、期中期末考试成绩、论坛和信件交流等这些传统指标来分析学习者的认知活动，一方面受主观因素影响，导致研究者推断和分析问题的结果存在较大差异;另一方面客观因素上存在“挂机”、抄袭等干扰评价。而眼动分析方法可以排除主观上的偏好记录以及客观上的“弄虚作假”干扰，提高分析的信度。

3 眼动分析法在MOOC学习中的应用

MOOC学习是指通过听讲大规模开放的在线课程获得知识或技能的过程，是一种个体可以得到持续变化（知识和技能、方法与过程、情感与价值的改善和升华）的行为方式[9]。该学习方式主要包含三个要素：学习者、学习内容和学习行为。学习分析主要包括三个方面：学习者特征分析、学习内容分析和学习行为分析。学习方式、学习分析要素研究认为，眼动分析法在MOOC学习中的应用研究应该从此三个方面入手，如图2所示。

学习者特征分析  学习者特征分析是因材施教的前提，是教学过程中的一个重要步骤。MOOC教学服务于学习者，其教学目标能否实现，由学习者的学习有效性和学习效果来判定。我国心理学家认为学生的学习可分为知识的学习、技能的学习和行为规范的学习三类[7]。眼动分析法分析学习者特征时，主要分析学习者预备的知识、技能和行为规范，简言之，主要分析学习者的初始能力，如图3所示。

从Just和Carpenter提出的眼心假说（Eye-mind hypothesis）可知，眼睛关注的目标指示了该目标此刻为最重要的认知内容，因此可根据视觉关注目标探究个体认知过程，并且这反映的是一个相对可靠、客观的数据源[5-6]。

视觉注意过程主要通过眼动技术获得，获得的眼动数据能够补充行为指标的不足，为深入探究信息搜索过程的认知加工提供更有效的通道[5]。

在学习过程中，研究者可采用学习者在课前学习和课中学习观看视频的眼动数据，分析他们的初始能力，主要通过注视点和注视时间两个眼动指标来分析学习者特征。

学习内容分析  学习内容主要分三类：

一是知识内容的学习，主要掌握客观事物的特征和联系，反映对象本身的认知经验;

二是技能的学习，主要为了获得符合法则要求的活动方式;

三是行为规范的学习，主要是学习处理人际关系、社会关系以及维持社会秩序的方法和规则[7]。

眼动分析法分析学习者的学习内容时主要是分析学习者对知识、技能和行为规范学习的重点、难点和兴趣点。通过眼动仪器记录学习者的注视点、注视时间和瞳孔大小，分析学习者对知识点的掌握程度和兴趣以及疲劳值等。例如：瞳孔大小变化可以反映认知负荷大小和学习难度;注视点和注视时间既反映学习难度，又反映学习兴趣，平均注视时间越长，表示学习者对学习材料认知加工越深，对学习内容越感兴趣等。

学习行为分析  在MOOC学习过程中，学习行为主要分为三种类型：看视频、在线测验（在线提问、在线回答、在线考试）、在线互动（师生和生生的在线交流，学生看帖、发帖、回帖、提交作业等）。同时，MOOC是探究协作式学习过程，其学习行为层次是从低阶认知的记忆、理解、应用，到高阶认知的分析、评价和创造，如表2所示。

通过眼动分析学习者的学习行为，提供个性化、智能化的即时反馈，进而帮助学习者及时调整学习行为和帮助MOOC制作团队优化教学设计和教学内容[8]。

根据心眼假设，个体“正在看什么”指示了他当前“正在思考什么”或者“正在注意什么”[8]。通过眼动指标（总注视数、总注视时间和平均注视时长）分析MOOC的学习行为，判定学习者的学习行为层次。

总注视数指视觉注视点目标的个数总和。总注视数越高，表示该知识点搜索效率越低。

总注视时间指眼睛关注目标的所有注视点持续时间总和。总注视时间也与搜索效率呈负相关，但可以反映出知识的难度与投入情况，结合注视数可分析该学习内容的认知深度。

平均注视时间指被试视觉搜索过程中落在学习平台某区域内的所有注视点的持续时间均值。平均注视时长与个体学习过程中所需的加工深度呈正相关，即平均注视时间越长，学习者的加工深度越高[5-6]。

学习者的认知过程是学习行为的总和，眼动分析法对每一个学习行为的分析最终反映出MOOC学习者的认知加工过程。

4 结语

眼动分析法是多种认知通道中评价MOOC学习有效性的一种科学方法的补充，是分析MOOC学习者特征、学习内容和学习行为的一种尝试。理清眼动分析法的起源、研究现状、发展趋势及主要的眼动分析指标，阐明眼动分析法在MOOC学习分析中的重要性，对于解决当前MOOC学习的浅层次、低认知深度等问题有重要的借鉴意义。研究基于眼动分析法的MOOC学习分析模型，着眼于模型的细化和量化，展望眼动分析技术在教育信息化潮流中隨着计算机技术的发展而更加深入地与未来MOOC学习的融合，并期待其他领域的探索研究。■

参考文献

[1]Rayner K. Eye Movements in Reading and Informa-tion Processing： 20 Years of Research[J].Psychologi-

cal bulletin，1998（3）：372-422.

[2]王雨，陈莹.眼动分析法在教育技术领域的应用与趋势[J].江苏广播电视大学学报，2013（6）：27-31.

[3]蒋波，章菁华.1980—2009年国内眼动研究的文献计量分析[J].心理科学，2011（1）：235-239.

[4]冯小燕，王志军，吴向文.我国教育技术领域眼动研究的现状与趋势分析[J].中国远程教育，2016（10）：22-29.

[5]曾宇静.网页信息组织对视觉信息搜索影响的眼动分析[D].杭州：浙江大学，2012.

[6]Just MA， Carpenter PA. Eye fixations and Cogni-

tive processes[J].Cognitive Psychology，1976（1）：441-

480.

[7]陈琦，刘儒德.教育心理学[M].北京：高等教育出版社，

2011.

[8]肖丽平.慕课学习评价方式调查研究[D].南昌：江西师范大学，2016.

[9]潘瑜.论技校生个性心理与语文学习品质的培养[J].职业，2019（16）：108-111.

[10]胡畔，任延涛.眼动分析法在侦查心理研究中的应用[J].法制与社会，2015（31）：248-249.