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L'analisi comportamentale degli adulti impegnati in compiti di apprendimento è una sfida importante nel campo dell'educazione degli adulti. Al giorno d'oggi, in un mondo di continui cambiamenti tecnologici e progressi scientifici, c'è bisogno di apprendimento e istruzione per tutta la vita in ambienti educativi sia formali che non formali. In risposta a questa sfida, l'uso della tecnologia di tracciamento oculare e delle tecniche di data mining, rispettivamente, per l'apprendimento supervisionato (principalmente previsione) e non supervisionato (in particolare l'analisi dei cluster), fornisce metodi per il rilevamento di forme di apprendimento tra gli utenti e / o la classificazione dei loro stili di apprendimento. In questo studio, viene proposto un protocollo per lo studio degli stili di apprendimento tra adulti con e senza conoscenze precedenti a diverse età (dai 18 ai 69 anni) e in diversi punti durante tutto il processo di apprendimento (inizio e fine). Le tecniche di analisi statistica della varianza fanno sì che possano essere rilevate differenze tra i partecipanti per tipo di discente e conoscenza precedente del compito. Allo stesso modo, l'uso di tecniche di clustering di apprendimento non supervisionate getta luce su forme simili di apprendimento tra i partecipanti in diversi gruppi. Tutti questi dati faciliteranno le proposte personalizzate del docente per la presentazione di ogni compito in diversi punti della catena del trattamento delle informazioni. Sarà inoltre più facile per il docente adattare il materiale didattico alle esigenze di apprendimento di ogni studente o gruppo di studenti con caratteristiche simili.