우리는 학습 과정에 종사하는 성인 (18 세에서 70 세)의 행동 분석을위한 프로토콜을 제시하여 자가 규제 학습 (SRL)을 위해 설계된 작업을 수행합니다. 참가자, 대학 교사 및 학생, 그리고 경험 대학의 성인은 아이 트래킹 장치로 모니터링되었으며 데이터는 데이터 마이닝 기술로 분석되었습니다.
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우리는 학습 과정에 종사하는 성인 (18 세에서 70 세)의 행동 분석을위한 프로토콜을 제시하여 자가 규제 학습 (SRL)을 위해 설계된 작업을 수행합니다. 참가자, 대학 교사 및 학생, 그리고 경험 대학의 성인은 아이 트래킹 장치로 모니터링되었으며 데이터는 데이터 마이닝 기술로 분석되었습니다.
학습 작업에 종사하는 성인의 행동 분석은 성인 교육 분야에서 중요한 과제입니다. 요즘, 지속적인 기술 변화와 과학적 진보의 세계에서, 공식 및 비 공식적인 교육 환경 모두에서 평생 학습과 교육에 대한 필요성이있다. 이러한 과제에 대응하여, 아이트래킹 기술과 데이터 마이닝 기술을 각각 감독(주로 예측) 및 감독되지 않은(클러스터 분석) 학습을 위해 사용자 간에 학습 형태 감지 및/또는 학습 스타일 분류를 위한 방법을 제공합니다. 이 연구에서는, 프로토콜은 다른 나이 (18 에서 69 세)에 이전 지식없이 성인 중 학습 스타일의 연구와 학습 과정 (시작과 끝)에 걸쳐 다른 지점에서 제안된다. 통계적 분산 분석 기법은 학습자 유형과 작업에 대한 이전 지식에 따라 참가자 간의 차이점을 감지할 수 있음을 의미합니다. 마찬가지로, 감독되지 않은 학습 클러스터링 기법을 사용하면 다양한 그룹 참가자들 사이에서 비슷한 형태의 학습에 빛을 던집니다. 이러한 모든 데이터는 정보 처리 체인의 다른 지점에서 각 작업을 발표하기 위해 교사의 개인화 된 제안을 용이하게합니다. 마찬가지로 교사가 각 학생이나 비슷한 특성을 가진 학생 그룹의 학습 요구에 대한 교육 자료를 조정하는 것이 더 쉬울 것입니다.
학습의 행동 분석에 적용된 아이트래킹 방법론
아이트래킹 방법론은 다른 기능적 용도 중에서도 특히 작업 해결 중에 인간의 행동에 대한 연구에 적용됩니다. 이 기술은 학습 작업1을완료하는 동안 모니터링 및 분석을 용이하게합니다. 구체적으로, 학습 과정의 다른 지점에서 학생들의 주의 수준 (시작, 개발, 끝) 다른 과목 (역사, 수학, 과학 등) 눈 추적 기술의 사용으로 공부 할 수있다. 또한 학습 과정을 안내하는 음성으로 비디오 의 사용을 포함하는 작업이 포함된 경우 SRL(자체 규제 학습)이 촉진됩니다. 따라서, SRL(비디오 의 사용을 포함하는) 학습이 어떻게 개발되는지 이해하는 중요한 자원으로 제안된 작업 분석에서 아이트래킹 기술의구현은 2,3,4. 또한 이 조합은 또한 교육 방법(SRL 유무이드) 간의 차이점이 다른 유형의 학생(사전 지식 유무이또는 없는)으로 확인할 수 있음을 의미합니다. 5.반대로, 다중 채널 정보의 프리젠테이션(청각 및 시각적 정보의 동시 프레젠테이션, 구두, 서면 또는 회화 여부)....
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이 프로토콜은 부르고스 대학 (스페인) nº Nº IR27/2019의 생물 윤리위원회의 절차 적 규정을 준수하여 수행되었다. 참여 하기 전에, 참가자는 연구 목표를 완전히 인식 하 고 모두 그들의 통보 된 동의를 제공 했다. 그들은 그들의 참여에 대한 재정적 보상을받지 못했습니다.
1. 참가자 모집
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이번 연구에 모집된 36명은 성인 3개 그룹(경험대학 학생, 대학 교수, 학부 및 석사 학위 학생)으로, [18세에서 69세 사이의 연령)을 가지고있다(표 2). 이 프로토콜은 부르고스 대학에서 20개월 이상 테스트되었습니다. 개발 개요는 표 4에서볼 수 있습니다.
표 4. 학습 동작 분석 프로토콜의 개발 개요입니다. 이 테이블을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
첫째, 고정의 시.......
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연구 결과는 관련 자극에 평균 고정 기간이 이전 지식을 가진 참가자 중 더 길다는 것을 표시했습니다. 마찬가지로, 이 그룹에 대한 관심의 초점은 정보의 중간 점에 (근위 및 실증)7. 이 연구의 결과는 참가자가 정보를 처리하는 방식에 있는 다름을 밝혔습니다. 또한, 그들의 처리는 항상 초기 그룹화에 연결되지 않았습니다 (경험 학생 대학, 대학 교사 및 대학원 및 석사 학생). 이러한 차이는 학습 비디오에 제시된 이미지의 고정에서 X축에 대한 참가자의 시각적 위치를 분석한 결과와 관련하여 발견되었습니다. 클러스터 2에서는 위치 X 고정, 위치 Y 고정, 평균 동공 직경 고정, X 축 고정 분산의 가장 높은 주파수가 발견되었습니다. 이 사실은 클러스터 2의 구성원이 스스로 대학 교사 그룹의 구성원이었다는 사실과 일치, 주제에 대한 이전의 지식을 가지고, 결과 검증 테스트에서 가장 높은 점수를 얻었다. 마찬가지로, 연구 결과에 참여한 대부분의 참가자(85.43%)가 원산지 집단에 관계없이 검.......
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저자는 경쟁적인 재정적 이익이 없다고 선언합니다.
이 작품은 유럽 위원회의 자금으로 2019-1-ES01-KA204-095615-코디네이터 6 프로젝트 "SmartArt Erasmus+ 성인 교육의 자기 규제 학습"에서 개발되었습니다. 작업 완료 단계의 비디오는 Rut Velasco Sáiz의 사전 통보 된 동의를 했다. 우리는 과제 구현 단계에서 교사와 학생들의 참여를 주셔서 감사합니다.
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