眼動(dòng)追蹤技術(shù)在現(xiàn)代物理教學(xué)中的應(yīng)用
——以豎直上拋運(yùn)動(dòng)為例

田 偉

(上海理工大學(xué) 理學(xué)院,上海 200093)

眼動(dòng)追蹤技術(shù)在現(xiàn)代物理教學(xué)中的應(yīng)用
——以豎直上拋運(yùn)動(dòng)為例

田 偉

(上海理工大學(xué) 理學(xué)院,上海 200093)

在物理教學(xué)情境下,探討了眼動(dòng)追蹤技術(shù)這一源于神經(jīng)解剖學(xué)的發(fā)展而產(chǎn)生的獨(dú)特技術(shù)方法的應(yīng)用價(jià)值,提出了運(yùn)用作為物理教學(xué)新工具和新技術(shù)的眼動(dòng)追蹤技術(shù)開(kāi)展物理教學(xué)的幾種應(yīng)用方向,重點(diǎn)闡述了眼動(dòng)追蹤技術(shù)是如何作為一種現(xiàn)代化可視工具診斷參與者不同思維方式的。此外,還著重解釋了利用眼動(dòng)追蹤軟件分析眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)是如何作為一種研究方法應(yīng)用在物理教學(xué)中的。

眼動(dòng)追蹤技術(shù);物理教學(xué);熱點(diǎn)圖;掃描路徑

認(rèn)知科學(xué)是一門(mén)跨學(xué)科的交叉科學(xué),它可以和許多學(xué)科進(jìn)行締結(jié),比如:認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、精神哲學(xué)、人工智能和物理學(xué)[1]。眼動(dòng)追蹤技術(shù)的應(yīng)用屬于認(rèn)知科學(xué)的范疇,它作為一個(gè)現(xiàn)代化的試驗(yàn)工具和研究方法,將會(huì)變得越來(lái)越流行[2]。它的優(yōu)點(diǎn)很多,比如:設(shè)備成本較低、日益多樣化的趨勢(shì)、適用于教育等諸多領(lǐng)域等。此外,利用眼動(dòng)追蹤技術(shù)還可以開(kāi)展對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程的分析研究,Lai等人在這方面就曾做過(guò)深入的研究[3]。眼動(dòng)追蹤技術(shù)應(yīng)用于物理教育方面的研究最為廣泛和頻繁,如Kekule[4],Madsen 等[5-6],Ohno等[7],Smith等[8],Andrzejewska等[9]。

現(xiàn)代化的眼動(dòng)追蹤技術(shù)基于紅外LED和高分辨率攝像傳感器,它們分別用于照射人眼和記錄眼球反射的光線(xiàn),然后,由圖像處理算法根據(jù)這些原始數(shù)據(jù)計(jì)算瞳孔的位置,再由專(zhuān)用軟件利用屏幕等參照物的位置信息確定用戶(hù)所注視的具體位置。眼動(dòng)追蹤技術(shù)的軟件控制系統(tǒng)主要用于控制四象限檢測(cè)器(檢測(cè)被檢眼的相對(duì)運(yùn)動(dòng)方向)。四象限檢測(cè)器的輸出由微處理器在三個(gè)軟件子系統(tǒng)的控制下進(jìn)行。第一軟件子系統(tǒng)控制定位馬達(dá);第二軟件子系統(tǒng)識(shí)別瞳孔圖像;第三軟件子系統(tǒng)是眨眼檢測(cè)軟件系統(tǒng)。這三個(gè)軟件子系統(tǒng)協(xié)同工作,確保能對(duì)受試者眼球的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確追蹤。

本文所關(guān)注的焦點(diǎn)是參與者眼球運(yùn)動(dòng)的特征,需要擷取的參與者眼球運(yùn)動(dòng)中最重要的參數(shù)是視覺(jué)場(chǎng)景路徑分析的測(cè)定,這被簡(jiǎn)稱(chēng)為掃描路徑。其中,眼睛所停在特定的視覺(jué)場(chǎng)景元素被稱(chēng)為視點(diǎn);眼球運(yùn)動(dòng)被稱(chēng)為掃視,即連續(xù)視點(diǎn)之間的方向和距離;此外,眼動(dòng)追蹤研究還包括對(duì)瞳孔大小的變化進(jìn)行分析等。

一、數(shù)據(jù)可視化的類(lèi)型

現(xiàn)代眼動(dòng)追蹤技術(shù)提供了許多不同數(shù)據(jù)可視化的類(lèi)型。如:測(cè)量速度。時(shí)下的眼動(dòng)追蹤技術(shù)可以在1 250 Hz的高頻下采樣數(shù)據(jù),并能對(duì)之進(jìn)行精確的分析。概括起來(lái),眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)可視化在物理教學(xué)上的應(yīng)用可以表現(xiàn)在如下幾個(gè)方面。

(1)熱點(diǎn)圖(Heat map)或其黑白底片:無(wú)論是圖片或視頻,屏幕的視點(diǎn)和參與者眼睛的平均注視時(shí)間是我們關(guān)注的焦點(diǎn)。在熱點(diǎn)圖上,計(jì)算機(jī)屏幕顯示的幻燈片被覆蓋有不同的顏色,如從白色(無(wú)視點(diǎn))開(kāi)始依次貫穿藍(lán)、綠、黃、橙、紅,相繼表示最長(zhǎng)視點(diǎn)時(shí)間的短長(zhǎng)。它不僅可以用于說(shuō)明所有參與者觀察的一般趨勢(shì),而且也可用于對(duì)群體和個(gè)體進(jìn)行特定分析。

(2)掃描路徑(Scan path):學(xué)生觀看圖片或視頻的視覺(jué)路徑。掃描路徑圖可以清晰地顯示連續(xù)的視點(diǎn)和掃視(連續(xù)的視點(diǎn)之間的方向和位移)。

(3)網(wǎng)格AOI(Gridded Area of Interests):呈現(xiàn)平均(或總)停留時(shí)間、平均(或總)視點(diǎn)數(shù)、平均(或總)次數(shù)或其他數(shù)據(jù)。

(4)定義的AOI(Defined Area of Interests):研究者根據(jù)研究目標(biāo)而確定的幻燈片中的特定區(qū)域。它們可以以各種方式成形。它們可能以圖片、視頻、序列圖等形式襯托關(guān)鍵性能指標(biāo)(Key Performance Indicators,KPI)而出現(xiàn)。

二、例證研究:豎直上拋運(yùn)動(dòng)

試驗(yàn)邀請(qǐng)了53名志愿者參加這項(xiàng)研究,2人由于技術(shù)問(wèn)題和語(yǔ)言問(wèn)題被排除在外,實(shí)際參與者為51人,參與者需解決的任務(wù)如下:

豎直上拋物體(忽略空氣阻力的影響)的速度v和時(shí)間t的函數(shù)圖像應(yīng)該是圖1中的哪一個(gè)呢?(此表述為任務(wù)文本)

圖1 豎直上拋運(yùn)動(dòng)的速度v與時(shí)間t圖形選項(xiàng)

豎直上拋運(yùn)動(dòng)的速度v和時(shí)間t函數(shù)為:v=v0-gt,其中g(shù)為重力加速度,t為時(shí)間,v為瞬時(shí)速度,v0為初速度。

這是一個(gè)可視化的常識(shí):豎直上拋的物體速度先減小,直到它停止,然后速度值再上升。選項(xiàng)中只有一個(gè)圖顯示了這種速度變化的特征。

排除不正確的圖形也可以完成試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。該運(yùn)動(dòng)包括上升和下降兩個(gè)階段:因?yàn)楸簧蠏伒奈矬w必須下降(消除A),再根據(jù)其他特征,如初始速度的值、函數(shù)的單調(diào)性、零點(diǎn)的意義等可遴選出正確答案。

三、分析

盡管幻燈片可以較好地展示豎直上拋問(wèn)題,但熱點(diǎn)圖無(wú)疑是更好的選擇,因?yàn)樗梢杂酶_的方式展示平均視點(diǎn)時(shí)間(見(jiàn)圖2(a)熱點(diǎn)最大區(qū)域是1 600～2 000 ms的范圍),而不是焦點(diǎn)圖(圖2(b))。熱點(diǎn)圖可以顯示出參與者最感興趣的幻燈片區(qū)域和統(tǒng)計(jì)出哪個(gè)區(qū)域占據(jù)了參與者最長(zhǎng)的視點(diǎn)時(shí)間,這也就指出了參與者最感興趣的主題或元素。

根據(jù)參與者的掃描路徑(見(jiàn)圖3),可以歸納出參與者解決豎直上拋問(wèn)題的三種不同任務(wù)解決策略:

策略1(S1):分析所有圖形并排除那些不正確的選項(xiàng);

策略2(S2):根據(jù)任務(wù)的文字描述,先在頭腦中想象出任務(wù)中所述的圖形,隨后選出正確答案;

策略3(S3):結(jié)合豎直上拋物體在其運(yùn)動(dòng)期間的速度與時(shí)間的關(guān)系,以及掌握的線(xiàn)性函數(shù)知識(shí),從而聚焦在分段線(xiàn)性函數(shù)圖形(A,B,C選項(xiàng))上,再遴選出正確的選項(xiàng),這更傾向于數(shù)學(xué)思維。

利用眼動(dòng)追蹤軟件,可以很容易地得出S1,S2,S3三種不同類(lèi)型參與者在時(shí)間上定義的AOI順序,根據(jù)AOI順序,可以一目了然地知道這三種不同思維方式的參與者分別花在任務(wù)文本及選項(xiàng)A,B,C,D,E上的時(shí)間長(zhǎng)短。以S1為例,從眼動(dòng)追蹤軟件提供的數(shù)據(jù)可以看出,具有S1思維方式的觀察者完成任務(wù)所花時(shí)間的比例:任務(wù)文本為40%,選項(xiàng)C為11.6%,選項(xiàng)B為4.7%,選項(xiàng)D為16.4%,選項(xiàng)E為12.4%。其中,花在選項(xiàng)B,D和E的視點(diǎn)時(shí)間比例為33.5%。正確答案應(yīng)為選項(xiàng)C,這就說(shuō)明B,D和E占用了太多的寶貴時(shí)間,做了不少無(wú)用功。這樣,作為教師就可以有的放矢的幫助學(xué)生提高解題速度。從軟件分析中可以看出,S2思維方式的參與者花在任務(wù)文本及所有選項(xiàng)A,B,C,D,E上的總時(shí)間約占S1思維方式參與者花費(fèi)總時(shí)間的1/3,而具有S3思維方式的參與者所花時(shí)間更短,約為S2思維方式的5/6。從某種意義上來(lái)講,這是對(duì)參與者思維方式的追蹤,倘若教師掌握了學(xué)生解題的思維方式,這就是知己知彼,故分析眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)作為一種研究方法,對(duì)物理教學(xué)起著非常重要的作用。

圖2 針對(duì)51名參與者的熱點(diǎn)圖和焦點(diǎn)圖

圖3 針對(duì)51名參與者的掃描路徑:S1(左),S2(中),S3(右)

上述為時(shí)間上定義的AOI順序,它區(qū)分了不同思維方式對(duì)解題時(shí)間的影響。眼動(dòng)追蹤軟件同樣可以展示出所有不同學(xué)科思維方式的KPI,也就是KPI定義的AOI順序,它可以展示所有不同學(xué)科思維方式的“平均”KPI。這里分別以空白區(qū)域(white space)、文本(wording)、選項(xiàng)C(graph c,正確答案選項(xiàng))為例進(jìn)行闡述。所有S1,S2和S3三種不同思維方式的參與者花在空白區(qū)域上的時(shí)間分別為:進(jìn)入時(shí)間(entry time)6 169 ms,停留時(shí)間(dwell time)885.1 ms(2.5%),命中率(hit ratio)47.6/51(93.3%),回視點(diǎn)個(gè)數(shù)(revisits)2.7,回視者(revistors)35/49,平均視點(diǎn)時(shí)間(average fixation)180.6 ms,視點(diǎn)數(shù)(fixation count)4.3;花在任務(wù)文本上的時(shí)間分別為:進(jìn)入時(shí)間505.7 ms,停留時(shí)間16 944.3 ms(45.8%),命中率50/51(98%),回視點(diǎn)個(gè)數(shù)4.8,回視者50/51,平均視點(diǎn)時(shí)間205.8 ms,視點(diǎn)數(shù)70.5;花在選項(xiàng)C上的時(shí)間分別為:進(jìn)入時(shí)間8 424 ms,停留時(shí)間3 999.6 ms(10.1%),命中率50/51(98%),回視點(diǎn)個(gè)數(shù)6.2,回視者50/51,平均視點(diǎn)時(shí)間241 ms,視點(diǎn)數(shù)14.5。根據(jù)軟件還可以簡(jiǎn)單地計(jì)算出所有S1,S2,S3三種不同思維方式的參與者所花的“平均”視點(diǎn)時(shí)間的比例:文本為45.8%,選項(xiàng)C為10.1%,選項(xiàng)B為8.2%,選項(xiàng)D為9.6%,選項(xiàng)E為7.6%,選項(xiàng)A為3.9%,空白區(qū)域?yàn)?.5%?？梢?jiàn),除了文本外,參與者花在選項(xiàng)C上的注視時(shí)間最長(zhǎng),而C恰為正確答案選項(xiàng),試驗(yàn)結(jié)果與正確結(jié)果一致。因?yàn)槿藗円话銜?huì)在確定答案后而再進(jìn)行二次及以上的再確認(rèn)。

四、局限性與適用范圍

(一)局限性

任何教學(xué)工具的應(yīng)用都不可能完美無(wú)缺,筆者認(rèn)為,非常有必要在此討論利用眼動(dòng)追蹤技術(shù)開(kāi)展物理教學(xué)應(yīng)用的局限性。眼動(dòng)追蹤技術(shù)是一種用來(lái)研究學(xué)生注意力并提供其眼球運(yùn)動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)的工具,然而,眼動(dòng)追蹤技術(shù)只能告訴教師,學(xué)生在看什么,而不是在想什么?？梢杂^察到學(xué)生在目視教師講課,但可能已經(jīng)走神,說(shuō)不定內(nèi)心已經(jīng)為即將付諸實(shí)踐的周末計(jì)劃而遐想連篇呢,但學(xué)生目視教師講課這個(gè)動(dòng)作卻會(huì)被機(jī)器貼上專(zhuān)注聽(tīng)課的標(biāo)簽。另外,在特定的角度,眼睛的圖像收集數(shù)據(jù)可能會(huì)缺失(盡管機(jī)器仍然編碼,除非它不能確定任務(wù)的主題是什么,否則機(jī)器將視編碼輸入為無(wú)數(shù)據(jù))。此外,雖然不是非常重要,在視頻和音頻之間因技術(shù)問(wèn)題會(huì)存在隨著記錄繼續(xù)而逐漸增大的時(shí)間延遲。最后需要非常認(rèn)真地對(duì)待霍桑效應(yīng)(Festinger和Katz,1953)[10]。這是一個(gè)影響受試者改變其正常行為的重要效應(yīng),受試者會(huì)傾向于表現(xiàn)出他們的最好行為,因?yàn)樗麄冎雷约壕褪窃囼?yàn)的一部分。雖然這對(duì)科學(xué)研究可能會(huì)有一定的不利影響,但對(duì)教學(xué)來(lái)說(shuō)在某種意義上可被視為是對(duì)學(xué)生的一種正向約束,故其未必是一個(gè)壞現(xiàn)象。

(二)適用范圍

在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上,可以得出眼動(dòng)追蹤技術(shù)在物理教學(xué)上適用于如下幾個(gè)方面:

(1)可以識(shí)別出認(rèn)真閱讀任務(wù)文本的人和答案隨機(jī)的人;

(2)可以客觀、準(zhǔn)確地記錄參與者從閱讀任務(wù)文本開(kāi)始到選擇出答案的分析任務(wù)的各個(gè)階段;

(3)可以識(shí)別出參與者聚焦的關(guān)鍵詞、句子和符號(hào);

(4)可以體現(xiàn)出物理解題方法的個(gè)體研究差異;

(5)體現(xiàn)出解決任務(wù)和選擇答案的差異化思維方式;

(6)眼動(dòng)追蹤數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用范圍:閱讀質(zhì)量和閱讀方式的分析,區(qū)分文本和用于信息處理的符號(hào)(視點(diǎn)的數(shù)量和持續(xù)時(shí)間、重訪(fǎng)、停留時(shí)間),區(qū)分解決任務(wù)的不同策略,比較解決任務(wù)的不同策略,可以單獨(dú)比較樣本數(shù)據(jù),可以分組比較樣本數(shù)據(jù),區(qū)分屏幕的特定區(qū)域的分析次序,提供精確的數(shù)值數(shù)據(jù)(例如,視點(diǎn)的數(shù)量和持續(xù)時(shí)間、重訪(fǎng)次數(shù)和專(zhuān)注區(qū)域的停留時(shí)間)。

五、總結(jié)

拋開(kāi)豎直上拋問(wèn)題概括而言,目前眼動(dòng)追蹤技術(shù)是一種唯一可以為我們提供機(jī)會(huì)以確定在物理課堂上何處、何時(shí)、以及確定什么主題是參與者的視覺(jué)焦點(diǎn)的可行的工具,而其他教學(xué)研究方式僅是在使用外在的方法(觀察、筆記分析、訪(fǎng)談等)進(jìn)行研究。此外,眼動(dòng)追蹤技術(shù)也是唯一可供研究者使用的可以較客觀地調(diào)查學(xué)生如何看待所學(xué)物理課程的技術(shù)。不僅如此,眼動(dòng)追蹤技術(shù)還可以幫助記錄學(xué)生閱讀物理問(wèn)題信息的順序,他們喜歡花多長(zhǎng)時(shí)間閱讀該信息,他們關(guān)注的物理問(wèn)題信息焦點(diǎn)是什么等問(wèn)題。筆者認(rèn)為,將來(lái)利用眼動(dòng)追蹤技術(shù)開(kāi)展更加深入的物理教學(xué)應(yīng)用嘗試,可能將會(huì)采取分類(lèi)、分層的方式進(jìn)行,如從分解參與者的性別、年齡、民族、在教室中所處的位置、物理是否是高考科目和相關(guān)專(zhuān)業(yè)課程成績(jī)角度進(jìn)行等。

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(編輯: 鞏紅曉)

Application of Eye-tracking Technology in Modern Physics Teaching—Take the Vertical Throwing Motion as an Example

Tian Wei

(CollegeofScience,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China)

This paper explores a new technique for the study of physics teaching which is derived from the development of neuroanatomy,it is called eye-tracking.This paper presents a few application directions of eye-tracking technology as a new tool and new technology in physics teaching.The article focuses on the analysis and interpretation of how eye tracking data is used as a research method in physics teaching by analyzing the eye-tracking software.

eye-tracking;physicsteaching;heatmap;scanpath

2016-11-08

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10874118)

田 偉(1977-),男,講師。研究方向： 理論物理。E-mail:tianwei@usst.edu.cn

G 640

A

1009-895X(2017)01-0083-04

10.13256/j.cnki.jusst.sse.2017.01.016