개요
Penn State의 Farnaz Tehranchi, Frank Ritter와 함께한 이 논문은 인지 튜터링 시스템을 학습하는 동안 수행이 높은 학습자와 낮은 학습자가 어떻게 다르게 행동하는지를 시선추적으로 연구한다. 학습자 12명이 참여했다. 우리는 시각적 주의만으로 수행을 예측할 수 있는지, 초기 수행을 더하면 예측이 나아지는지, 그리고 연령, 성별, 모국어, 학습자가 보는 위치, 관심영역(AOI)의 순서가 중요한지를 물었다.
안구운동 변수를 각 문항의 정답 여부를 예측하는 혼합효과 로지스틱 회귀모형에 투입했고, 안구운동 자료로 분류기를 학습시켰다.
주요 내용
- 안구운동 자료만 넣은 모형은 각 문항의 수행을 ROC 곡선 아래 면적 .76으로 예측했다.
- 학습자는 두 번째 문항 세트에서 더 잘했고, 세트 변수는 신뢰할 만한 예측변수였다.
- 검토한 안구운동 외 변수 가운데 AOI 범위만 유의했다. 더 큰 AOI에서 출제된 문항의 정답률이 더 높았다.
- 수행이 높은 학습자는 이후 문항의 답이 들어 있는 내용에 더 많은 주의를 기울였다.
- 여기서 설계에 대한 제안이 나온다. 답이 들어 있는 내용을 더 크게 만들고 내용의 순서를 다시 검토하라는 것이다.
행사
42nd Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci 2020).
서지
Tehranchi, F., Ritter, F. E., & Chae, C. (2020). Visual attention during e-learning: Eye-tracking shows that making salient areas more prominent helps learning in online tutors. In Proceedings of the 42nd Annual Meeting of the Cognitive Science Society (pp. 3164–3170).