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Tecnología de seguimiento ocular y técnicas de minería de datos utilizadas para un análisis de comportamiento de adultos involucrados en procesos de aprendizaje

Published: June 10, 2021 doi: 10.3791/62103
Automatic Translation
1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 3
1Department of Health Sciences, University of Burgos, 2Department of Geography, History and Communication, University of Burgos, 3Department of Computer Engineering, University of Burgos, 4tvUBU, University of Burgos, 5Departament of Philology, Universidad de Burgos

Summary

Presentamos un protocolo para un análisis conductual de adultos (de 18 a 70 años) involucrados en procesos de aprendizaje, realizando tareas diseñadas para el Aprendizaje Autorregulado (SRL). Los participantes, profesores y estudiantes universitarios, y adultos de la Universidad de la Experiencia, fueron monitoreados con dispositivos de seguimiento ocular y los datos fueron analizados con técnicas de minería de datos.

Abstract

El análisis del comportamiento de los adultos que participan en tareas de aprendizaje es un desafío importante en el campo de la educación de adultos. Hoy en día, en un mundo de continuos cambios tecnológicos y avances científicos, existe una necesidad de aprendizaje y educación a lo largo de toda la vida dentro de los entornos educativos formales y no formales. En respuesta a este desafío, el uso de la tecnología de seguimiento ocular y las técnicas de extracción de datos, respectivamente, para el aprendizaje supervisado (principalmente de predicción) y no supervisado (específicamente el análisis de conglomerados), proporcionan métodos para la detección de formas de aprendizaje entre los usuarios y /o la clasificación de sus estilos de aprendizaje. En este estudio, se propone un protocolo para el estudio de los estilos de aprendizaje entre adultos con y sin conocimientos previos a diferentes edades (18 a 69 años) y en diferentes puntos a lo largo del proceso de aprendizaje (inicio y fin). Las técnicas de análisis estadístico de varianza significan que se pueden detectar diferencias entre los participantes por tipo de alumno y conocimiento previo de la tarea. Del mismo modo, el uso de técnicas de agrupamiento de aprendizaje no supervisadas arroja luz sobre formas similares de aprendizaje entre los participantes en diferentes grupos. Todos estos datos facilitarán propuestas personalizadas del profesor para la presentación de cada tarea en diferentes puntos de la cadena de tratamiento de la información. Asimismo, será más fácil para el profesor adaptar los materiales didácticos a las necesidades de aprendizaje de cada alumno o grupo de alumnos con características similares.

Introduction

Metodología de seguimiento ocular aplicada al análisis conductual en el aprendizaje
La metodología de seguimiento ocular, entre otros usos funcionales, se aplica al estudio del comportamiento humano, específicamente durante la resolución de tareas. Esta técnica facilita el seguimiento y análisis durante la realización de las tareas de aprendizaje1. En concreto, los niveles de atención de los alumnos en diferentes puntos del proceso de aprendizaje (inicio, desarrollo y fin) en diferentes materias (Historia, Matemáticas, Ciencias, etc.) se pueden estudiar con el uso de la tecnología de seguimiento ocular. Además, si la tarea incluye el uso de vídeos con una voz que guíe el proceso de aprendizaje, se facilita el Aprendizaje Autorregulado (SRL). Por lo tanto, la implementación de la tecnología de seguimiento ocular en el análisis de tareas a las que srl (que incluyen el uso de videos) se propone como un recurso significativo para entender cómo se desarrolla el aprendizaje2,3,4. Esta combinación también significará que las diferencias entre los métodos de instrucción (con o sin SRL, etc.) se pueden comprobar con diferentes tipos de estudiantes (con o sin conocimientos previos, etc.) 5.Por el contrario, la presentación de información multicanal (presentación simultánea de información tanto auditiva como visual, ya sea verbal, escrita o pictórica) puede facilitar tanto el registro como el análisis de información relevante frente a no relevante de las variables antesmencionadas 6. Los estudiantes con conocimientos previos expuestos a canales de aprendizaje multimedia parecen aprender de manera más efectiva que aquellos con poco o ningún conocimiento previo. Los estudiantes con altos niveles de conocimiento previo de la materia integrarán la información textual y gráfica de manera más efectiva7. Esta funcionalidad se ha observado en el aprendizaje de textos8 que incluyen imágenes9. La tecnología de seguimiento ocular ofrece información sobre dónde se centra la atención y durante cuánto tiempo. Estos datos dan una idea del desarrollo de un proceso de aprendizaje de una manera más precisa que a través de la simple observación del proceso de resolución durante la finalización de una tarea. Además, el análisis de estos indicadores facilita el estudio de si el alumno desarrolla un aprendizaje profundo o superficial. Además, la relación entre estos datos y los resultados del aprendizaje facilita la validación de la información obtenida con la tecnología de seguimiento ocular4,10. De hecho, esta técnica junto con el SRL se utilizan cada vez más en la Educación Superior y en la Educación de Adultos11 entornos de aprendizaje, tanto en cursos regulados como no regulados12.

La tecnología de seguimiento ocular ofrece diferentes métricas: distancia, velocidad, aceleración, densidad, dispersión, velocidad angular, transiciones entre Áreas de Interés (AOI), orden secuencial de AOI, visitas en las fijaciones, saccades, ruta de escaneo y parámetros de mapa de calor. Sin embargo, la interpretación de estos datos es compleja y requiere el uso de técnicas de clúster supervisadas (regresión, árboles de decisión, etc.) y no supervisadas (técnicas de clúster k-means, etc.) 13,14 técnicas de minería de datos. Estas métricas pueden ser aplicadas para el seguimiento del comportamiento de un mismo sujeto a lo largo del tiempo o para una comparación entre varios sujetos y su desempeño con la misma tarea15,mediante el análisis de la diferencia entre los participantes con conocimientos previos frente a los no conocimientos previos16. Investigaciones recientes11,17 han revelado que los aprendices novatos se fijan más tiempo en los estímulos (es decir, hay una mayor frecuencia de fijación mientras se registran patrones similares de trayectoria de exploración). La duración media de la fijación fue mayor para los expertos que para los novatos. Los expertos presentaron su foco de atención en los puntos medios de la información (proximal y central), diferencias que también se pueden ver en los puntos de visualización dentro del AOI en los mapas de calor.

Interpretación de métricas en el seguimiento ocular
Estudios recientes18 han indicado que la adquisición de información está relacionada con el número de fijaciones oculares en los estímulos. Otra métrica importante es el saccade, que se define como el movimiento rápido y repentino de una fijación con un intervalo de [10 ms, 100 ms]. Sharafi et al. (2015)18 encontraron diferencias en el número de saccades, dependiendo de la fase de codificación de la información del estudiante. Otro parámetro relevante es el scan-path, una métrica que captura el orden cronológico de los pasos que el participante realiza para la resolución de la tarea de aprendizaje dentro de la AOI definida por el investigador18. Del mismo modo, la tecnología de seguimiento ocular se puede utilizar para predecir el nivel de comprensión del participante, que parece estar relacionado con el número de fijaciones. Estudios recientes han indicado que la variabilidad en el comportamiento de la mirada está determinada por las propiedades de la imagen (posición, intensidad, color y orientación), las instrucciones para realizar la tarea y el tipo de procesamiento de la información (estilo de aprendizaje) del participante. Estas diferencias se detectan analizando la interacción del alumno con los diferentes AOI19. Se pueden utilizar técnicas cuantitativas20 (análisis de frecuencia) y/o cualitativas o dinámicas21 (ruta de escaneo) para analizar los datos recopilados de las diferentes métricas. Las primeras técnicas se analizan con técnicas estadísticas tradicionales (análisis de frecuencia, diferencia de medias, diferencia de varianza, etc.) y las segundas se analizan con técnicas de Machine Learning (distancias euclidianas con métodos de edición de cadenas21,22,y clustering17). La aplicación de estas técnicas facilita el clustering, al considerar diferentes características de los sujetos. Un estudio17 encontró que cuanto más experto es el estudiante, más efectiva es la estrategia de procesamiento de información espacial y temporal que se implementa. Una tabla descriptiva de los parámetros de medición que se utilizaron en este estudio se puede consultar a continuación en la Tabla 1.

Tabla 1: Parámetros más representativos que se pueden obtener con la técnica de eye-tracking, adaptado de Sáiz, Zaparaín, Marticorena y Velasco (2019). 20   Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Aplicación de la metodología de seguimiento ocular al estudio del proceso de aprendizaje
El uso de los avances tecnológicos y las técnicas de análisis de datos descritas anteriormente5 agregará una mayor precisión al análisis conductual de los estudiantes durante la resolución de problemas en las diferentes fases del procesamiento de la información (iniciación de tareas, procesamiento de información y resolución de tareas). Todo ello facilitará el análisis conductual individual, lo que a su vez permitirá la agrupación de estudiantes con características similares24. Asimismo, técnicas predictivas (árboles de decisión, técnicas de regresión, etc.) 25 se pueden aplicar al aprendizaje, relacionados tanto con el número de fijaciones como con los resultados de la resolución de tareas de cada estudiante. Esta funcionalidad supone un avance muy importante en el conocimiento de cómo aprende cada alumno y para la propuesta de programas de aprendizaje personalizados dentro de diferentes colectivos (personas con o sin dificultades de aprendizaje26). Por lo tanto, el uso de esta técnica contribuirá al logro de la personalización y optimización del aprendizaje27. El aprendizaje a lo largo de toda la vida debe entenderse como un ciclo de mejora continua, ya que el conocimiento de la sociedad avanza y progresa constantemente. La psicología evolutiva indica que las habilidades de resolución y la efectividad en el procesamiento de la información disminuyen con la edad. Específicamente, la frecuencia del saccade, la amplitud, y la velocidad de los movimientos de ojo entre adultos se han encontrado para disminuir con edad. Además, a edades más avanzadas, la atención se centra en las áreas inferiores de las escenas visuales, lo que se relaciona con los déficits en la memoria de trabajo14. Sin embargo, la activación aumenta en las áreas frontales y prefrontales a una edad más avanzada, lo que parece compensar estos déficits en la resolución de tareas. Este aspecto incluye el nivel de conocimiento previo y las estrategias de compensación cognitiva que el sujeto puede aplicar. Los participantes experimentados aprenden de manera más eficiente, ya que gestionan la atención de manera más efectiva, debido a la aplicación de procesos de supervisiónautomatizados 28. Además, si la información a aprender se imparte a través de técnicas de SRL, se mitigan las deficiencias antes mencionadas17. El uso de tales técnicas significa que los patrones de seguimiento visual son muy similares, tanto en sujetos sin conocimientos previos como en sujetos con conocimientos previos7.

En resumen, el análisis de los datos multimodal-multicanal sobre SRL obtenidos con el uso de tecnologías de aprendizaje avanzado (eye-tracking) es clave para comprender la interacción entre los procesos cognitivos, metacognitivos y motivacionales, y su impacto en el aprendizaje29. Los resultados y el estudio de las diferencias en el aprendizaje tienen implicaciones para el diseño de materiales de aprendizaje y sistemas de tutoría inteligentes, los cuales permitirán un aprendizaje personalizado que probablemente sea más efectivo y satisfactorio para el estudiante30.

En esta investigación, se hicieron dos preguntas de investigación: (1) ¿Habrá diferencias significativas en los resultados de aprendizaje y en los parámetros de fijación ocular entre los estudiantes y los profesores expertos versus no expertos en Historia del Arte diferenciando a los estudiantes con títulos oficiales de los estudiantes con títulos no oficiales (University of Experience - Educación de adultos)? y (2) ¿Coincidirán los grupos de cada participante con resultados de aprendizaje y parámetros de fijación ocular con el tipo de participantes (estudiantes con títulos oficiales, estudiantes con títulos no oficiales (Universidad de la Experiencia - Educación de Adultos) y profesores)?

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Protocol

Este protocolo se realizó en cumplimiento de la normativa de procedimiento del Comité bioético de la Universidad de Burgos (España) nº Nº IR27/2019. Antes de su participación, los participantes habían sido plenamente conscientes de los objetivos de la investigación y todos habían dado su consentimiento informado. No recibieron ninguna compensación económica por su participación.

1. Reclutamiento de participantes

  1. Reclutar participantes de entre un grupo de adultos dentro de dos ambientes (estudiantes y profesores), con un rango de edad de 18 a 69 años en el ambiente de la Educación Superior (educación formal y no formal).
  2. Incluya a los participantes con visión y audición normales o corregidas a normales.
  3. Excluya a los participantes con trastornos neurológicos, psiquiátricos y del sueño, discapacidades relacionadas con necesidades educativas especiales, dificultades perceptivas (problemas de visión y audición) y discapacidades cognitivas.
    NOTA: En este estudio se trabajó con una muestra de 40 participantes, 6 estudiantes de la Universidad de la Experiencia (un participante fue excluido en la categoría de estudiantes de la universidad de la experiencia por dificultades visuales), 25 profesores universitarios en las disciplinas de ciencias de la salud, ingeniería e historia y patrimonio, y 9 estudiantes de pregrado y maestría que siguen cursos de ciencias de la salud, ingeniería e historia y patrimonio. Los participantes no tenían problemas cognitivos, auditivos ni visuales, y todos tenían visión normal o corregida a normal (Tabla 2). Es por ello que, uno de los participantes fue eliminado antes de iniciar el experimento porque se le había detectado nistagmo y por lo tanto la tarea se aplicó a una muestra de 39 participantes. Los participantes no recibieron ninguna compensación financiera ni profesional; es por ello que la motivación de los participantes era alta ya que solo se basaba en su interés por conocer cómo funciona este método de seguimiento ocular durante un proceso de aprendizaje relacionado con el patrimonio cultural, concretamente el origen de los monasterios europeos.

Tabla 2. Características de la muestra.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

2. Procedimiento Experimental

  1. Sesión 1: Recopilación de consentimiento informado, datos personales y conocimientos de antecedentes
    1. Obtener el consentimiento informado. Antes de la prueba, informar a cada participante de los objetivos del estudio y la recopilación, tratamiento y almacenamiento de sus datos. El acuerdo de cada participante se da mediante la firma del formulario de consentimiento informado.
      NOTA: La participación en este estudio fue voluntaria y no hubo recompensa económica. Este aspecto aseguraba que la realización de las tareas no tuviera ninguna motivación económica. Antes de comenzar la tarea, el entrevistador, experto en la materia, rellena un cuestionario con preguntas sobre la edad, el sexo, la ocupación y el conocimiento previo de la materia, en este caso, el origen y el desarrollo histórico de los monasterios en Europa (ver Tabla 3). Este estudio forma parte de un Proyecto Europeo (2019-1-ES01-KA204-095615-Coordinador 6) sobre el aprendizaje de adultos sobre el Patrimonio Cultural de la Humanidad a lo largo de la vida; por eso se eligió este tipo de tareas. Cada investigador elegirá el tema en función de su campo de trabajo.

Tabla 3. Cuestionario de entrevista.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

  1. Sesión 2: Calibración
    1. Informe al participante sobre cómo funciona la tecnología de seguimiento ocular y cómo se recopilará, registrará y calibrará la información: "Utilizaremos la tecnología de seguimiento ocular para observar la finalización de la tarea de aprendizaje sobre el origen y el desarrollo de los monasterios europeos. El eye tracking es una tecnología que te permite seguir tu mirada mientras realizas la actividad y no tiene efectos secundarios, ni es invasivo, ya que en este estudio solo se registra el eye tracking".
    2. Explicar al participante que una prueba válida requiere un posicionamiento adecuado. Hacer que el participante se siente a cierta distancia [45 a 60 cm] del monitor. La distancia dependerá de la altura del participante, cuanto menor sea la altura, menor será la distancia.
    3. Informar al participante que aparecerán una serie de puntos en los puntos cardinales de la pantalla y que a medida que aparezca cada punto el participante deberá observarlo con los ojos. El participante puede moverse de un punto a otro utilizando el cursor "enter". La fase de calibración tiene una duración de 10-15 minutos.
      NOTA: Para el ejercicio de resolución de tareas se utilizaron un iViewer XTM de seguimiento ocular, SMI Experimenter Center 3.0 y SMI Be Gaze y un monitor con una resolución de 1680×1050. Este equipo registra los movimientos oculares, sus coordenadas y diámetros puerros de cada ojo. En este estudio, se aplicaron 60 Hz, se utilizaron métricas de ruta de exploración y métricas dinámicas de ruta de exploración, y se determinaron estadísticas de AOI.
    4. Compruebe la configuración de calibración. El profesional que supervisa la prueba analiza la configuración de calibración en la pantalla de control.
      1. Realice la calibración a través del sistema de calibración que se incluye en el iViewer XTM de seguimiento ocular. Antes de comenzar esta tarea, cada participante realiza un seguimiento visual de cuatro puntos en una pantalla a las cuatro esquinas (arriba-derecha, arriba-izquierda, abajo-derecha, abajo-izquierda). Posteriormente, el software tiene un proceso de verificación de ejecución de la posición correcta de estos estímulos y da información sobre el ajuste de parámetros en grados. Si este ajuste se sitúa entre 0,6º ± 1 en el ojo derecho e izquierdo, se considera que la calibración es correcta, y se inicia la ejecución de la tarea. Un ejemplo del proceso se puede verificar en la figura 1.
        NOTA: Se considera la finalización correcta de la tarea cuando los grados en el ojo derecho e izquierdo se establecen en 0.6º ± 1 desviación estándar. En este estudio, se detectaron dos calibraciones entre el grupo de profesores universitarios que excedieron el criterio de ajuste de 0,6º ± 1 y, por lo tanto, se eliminaron dos participantes. Por lo tanto, los 25 participantes de la primera muestra se redujeron a 23 participantes.

Figure 1
Figura 1. Proceso de calibración de seguimiento ocular Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

  1. Sesión 3: Realización de la tarea de aprendizaje
    1. Explicar el contenido de la tarea al participante. Un experto en psicología instruccional explica al participante en qué consistirá la tarea y cómo realizarla: "El video tiene una duración de 1:14 segundos y consta de 5 imágenes de voz en general. Al final, se invita al participante a completar un pequeño crucigrama para comprobar que se ha entendido la información presentada en el vídeo".
    2. Mira el videoclip. El vídeo utilizado en la tarea se puede ver en el siguiente enlace: https://youtu.be/HlGGgrYDTFs.
      NOTA: La tarea consiste en ver un vídeo que ofrece información sobre los orígenes de los monasterios europeos. La información ha sido elaborada por un especialista, un profesor de Historia del Arte. La información se organiza en dos canales, uno visual que incluye imágenes e información escrita presentada como contornos y otro de audio porque un profesor especialista en SRL está hablando a lo largo del video insistiendo en los contenidos más significativos utilizando énfasis verbal.
    3. Realizar el crucigrama en una plataforma virtual basada en Moodle. Al hacer clic en el icono de crucigrama se lleva al participante a una plataforma virtual donde se puede completar el crucigrama, para comprobar si se han adquirido los conocimientos. El crucigrama se presenta en la Figura 2.

Figure 2
Figura 2. Crucigrama para comprobar los conocimientos adquiridos. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

  1. Sesión 4: Análisis de datos
    1. Elija las Áreas de interés (AOI). Las AOIs se definen en el vídeo y se dividen en AOIs que contienen información relevante frente a AOIs que incluyen información no relevante.
      NOTA: La asignación de AOI es realizada por el experimentador que decide cuáles son los AOIs relevantes o irrelevantes en relación con la información presentada.
    2. Extraiga la base de datos relacionada con los parámetros para las fijaciones de AOI ("Hora de prueba de inicio de evento", "Tiempo de prueba de finalización de evento" y "Duración de evento"; "Posición de fijación X", "Posición de fijación Y", "Tamaño medio de la pupila de fijación", "Tamaño medio de la pupila de fijación Y px", "Diámetro medio de la pupila de fijación", "Dispersión de fijación X" y "Dispersión de fijación Y").
    3. Importe la base de datos en un paquete de software de procesamiento estadístico y seleccione la opción analizar y luego clasificar, seguida de la opción k-means cluster. A continuación, seleccione la tabla cruzada en el paquete de software estadístico, por ejemplo SPSS, seguido de la opción 'ANOVA', para analizar las diferencias entre los participantes (tipo de grupos de adultos y grado de conocimiento previo) con respecto a sus parámetros de fijación de AOI31.
      NOTA: El análisis de clustering o cluster es una técnica de aprendizaje automático 'no supervisada' y, dentro de k-means, es un método de agrupación, cuyo objetivo es dividir un conjunto de n observaciones en k grupos, en los que cada observación pertenece al grupo con el valor medio más cercano. En este experimento, se utilizó el clustering k-means para comprobar los clústeres de participantes en la tarea de aprendizaje. Esta correspondencia es importante, ya que ofrece al profesor o terapeuta información sobre el desarrollo funcional homogéneo de los usuarios que va más allá del diagnóstico, proporcionando información para proponer programas de intervención similares en algunas áreas del desarrollo funcional. Se espera que esta opción facilite el pleno uso del servicio educativo o terapéutico y sus recursos personales y materiales.
    4. Realizar un análisis de visualización de los datos (descriptivos y análisis de cluster) que se procesan, utilizando un software de visualización como Orange32.
    5. Extraiga los datos sobre los parámetros de Estadísticas detalladas: Tiempo de permanencia, Duración de la mirada, Duración de desvío, Recuento de miradas, Recuento de fijación, Fijación promedio y Duración y luego importe esa base de datos en un paquete de software estadístico. Seleccione la opción 'ANOVA' en el paquete estadístico y luego realice un análisis de visualización de los datos que se procesaron (medias). Utilice la hoja de cálculo para generar un gráfico de araña y gráficos de barras específicos para los grupos de participantes.
  2. Sesión 5: Propuestas de aprendizaje personalizadas
    1. Realizar un programa de intervención para mejorar los resultados de aprendizaje entre los participantes detectados en el análisis por conglomerados, debido a sus menores puntuaciones.
      NOTA: Un resumen de las fases seguidas en el procedimiento experimental se muestra en la Figura 3.

Figure 3
Figura 3. Fases del procedimiento experimental. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

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Representative Results

Los 36 participantes reclutados para el presente estudio provenían de tres grupos de adultos (estudiantes de la universidad de la experiencia, profesores universitarios y estudiantes de pregrado y maestría) con edades comprendidas entre [18 y 69] años(Tabla 2). El protocolo se probó durante 20 meses en la Universidad de Burgos. Un resumen de la evolución puede verse en la Tabla 4.

Tabla 4. Esquema del desarrollo del protocolo de análisis de conducta de aprendizaje.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

En primer lugar, se analizaron los parámetros de posición de la mirada de las fijaciones (Tabla 5). En este estudio, utilizando un video, la hora de inicio y finalización fue la misma para todos los participantes: inicio 0 ms y final 1:14 s, duración 1:14 s.

Tabla 5. Resultados del parámetro Fixations.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

La Figura 4 muestra un gráfico de las tareas desarrolladas por los tres grupos con respecto a los parámetros de fijación. El grupo de hombres y mujeres de cada uno de los grupos participantes (Estudiantes de la Universidad de la Experiencia, Profesores Universitarios y Estudiantes de Posgrado y Maestría) completaron las tareas de diferentes maneras.

Figure 4
Figura 4. Gráfico de los tres grupos y su desarrollo de la tarea relacionada con los parámetros de fijación. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

A continuación, se aplicó un ANOVA de efectos fijos de dos factores (tipo de participante y conocimiento previo) para comprobar si había diferencias significativas en los parámetros de las posiciones de fijación entre los tres grupos (estudiantes de la Universidad de la Experiencia, profesores universitarios y estudiantes universitarios). No se encontraron diferencias significativas en ninguno de los parámetros de fijación, pero se observó una tendencia hacia las diferencias para el tamaño medio de la pupila de fijación Y, el diámetro medio de la pupila de fijación y la dispersión X de fijación, aunque con valores de efecto bajos (ver Tabla 6).

Tabla 6. ANOVA de efectos fijos de dos factores (tipo de participante y conocimiento previo) y valor del efecto.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Posteriormente, se aplicó el clúster k-medias para estudiar si existían diferentes agrupaciones en el grupo de investigación inicial (estudiantes de la Universidad de la Experiencia, Profesores universitarios y Estudiantes universitarios) con respecto a los resultados en los parámetros de las posiciones de fijación, el conocimiento previo y los resultados del crucigrama. Se encontraron tres conglomerados (Tabla 7). Una visualización de los clústeres se puede ver en la Figura 5.

Tabla 7. Centros de Clúster Final.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

A continuación, se preparó una tabla cruzada entre los valores del clúster de pertenencia al grupo asignado a cada participante con respecto al tipo de categoría de participante (estudiantes de la Universidad de la Experiencia, Profesores universitarios y Estudiantes universitarios) (Tabla 8). La Figura 5 muestra la posición de los participantes dentro de los clusters con respecto a los tres grupos para los parámetros de posición de fijación.

Tabla 8. Participante * Número de clúster de tabulación cruzada de casos.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Se realizó un ANOVA de efecto fijo de dos factores, "grupo participante" y "fondo", para los siguientes parámetros de medición de seguimiento ocular: Tiempo de permanencia, Duración de la mirada, Duración de la desviación, Recuento de miradas, Recuento de fijación, Promedio y Duración obtenidos en la fase de inicio de la tarea (Diapositiva 1) y en la fase de finalización de la tarea (Diapositiva 5)(Tabla 6). Se encontraron diferencias significativas dependiendo de la variable de conocimiento de fondo en la Duración de desvío 1 (analizando el tiempo de entrada, permanencia y salida para cada estímulo insertado en cada AOI). Por lo tanto, se puede concluir que la forma de entrar, permanecer y salir en los diferentes AOIs fue diferente, dependiendo de la variable "grupo participante" durante la fase inicial de acceso a la información(F2,32 = 4,07, p = 0,03, η2 = 0,23). También se encontraron diferencias en el parámetro Duración media de la fijación (las fijaciones más largas se refieren a que el participante dedica más tiempo a analizar e interpretar el contenido de la información dentro de los diferentes AOIs(F2,32 = 3,53, p = 0,04, η2 = 0,21). Se aplicó la prueba de diferencia de medias de Bonferroni para establecer la pertenencia al grupo, con lo cual se estableció que estaban entre el grupo (estudiantes de la Universidad de la Experiencia) y el grupo de Profesores Universitarios [diferencia de medias = 0,04, p = 0,04 IC 95% (0,03-2,75)]. Las medias fueron mayores para el grupo 1 (estudiantes de la Universidad de la Experiencia) donde los participantes pasaron más tiempo analizando e interpretando las AOIs durante la fase de entrada de datos (ver Tabla 9 y Figura 6).

Tabla 9. ANOVA de efectos fijos de dos factores (tipo de participante y conocimiento previo) y valor del efecto para los parámetros de medición de seguimiento ocular: Tiempo de permanencia, Duración de la mirada, Duración de la desviación, Recuento de miradas, Recuento de fijación, Fijación promedio y Duración.  Haga clic aquí para descargar esta tabla.

Figure 6
Figura 6. Gráfico de los tres grupos y su desarrollo de la tarea que implica parámetros de fijación con respecto a las variables de conocimiento previo al inicio y al final del procesamiento de la tarea. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

Con base en los resultados encontrados en este estudio, se propuso el desarrollo de un programa de aprendizaje personalizado para mejorar los resultados de aprendizaje de resolución de tareas. Este programa se centró en el trabajo con los participantes agrupados en el clúster 3, ya que obtuvieron puntuaciones de 3 puntos sobre 5 en la prueba para comprobar los resultados de aprendizaje, que representaron el 85,43% del total de participantes. Participantes de los tres grupos de estudio (University of Experience Students; Profesores Universitarios y Estudiantes de Posgrado y Maestría) se encontraron en este grupo. El programa se centrará en el refuerzo de los conceptos trabajados en el vídeo para lo cual se realizará una extensión y especificación de los conceptos.

Figure 5
Figura 5. Análisis por conglomerados de los parámetros de fijación en los tres grupos (Estudiantes universitarios de experiencia, Profesores universitarios y Estudiantes universitarios). Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

EXPEDIENTES COMPLEMENTARIOS

Se adjuntan las autorizaciones para grabar el vídeo a partir del cual se han utilizado imágenes para hacer referencia a la observación de capacidades funcionales en niños con dificultades de aprendizaje.

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Discussion

Los resultados de la investigación indicaron que la duración media de la fijación en los estímulos relevantes fue más larga entre los participantes con conocimientos previos. Asimismo, el foco de atención en este grupo está en los puntos medios de información (proximal y distal)7. Los resultados de este estudio han revelado diferencias en la forma en que los participantes procesaron la información. Además, su procesamiento no siempre estuvo vinculado a la agrupación inicial (Estudiantes universitarios, profesores universitarios y estudiantes de posgrado y máster). Estas diferencias fueron encontradas con respecto al análisis de la posición visual de los participantes sobre el eje X en las fijaciones sobre las imágenes presentadas en el video de aprendizaje. En el racimo 2, las frecuencias más altas de la fijación de la posición X, de la fijación de la posición Y, de la fijación del diámetro medio de la pupila, de la dispersión de la fijación de los ejes X e Y fueron encontradas. Este hecho coincide con el hecho de que los miembros del grupo 2 eran ellos mismos miembros del grupo de Profesores Universitarios, tenían conocimientos previos de la materia y obtuvieron la puntuación más alta en la prueba de verificación de resultados. Asimismo, es relevante señalar que la mayoría de los participantes en el estudio (85,43%), independientemente de su grupo de origen, se encontraban en el clúster 3 donde obtuvieron los menores resultados en la prueba de verificación.

Otro aspecto relevante de este protocolo es la presentación de la información en un vídeo con SRL. Esta forma de presentación, por un lado, orienta y centra la atención y por otro lado minimiza las acciones individuales de cada participante, es decir que unifica la forma de acceder a la información. Cuando sea necesario, es un aspecto que puede compensar posibles déficits o dificultades en el procesamiento. La evidencia de esta afirmación es que no se detectaron diferencias significativas en los resultados de aprendizaje entre los tres grupos, con el intervalo de desempeño promedio [3,60, 4,86] establecido en 5. Sólo se encontraron diferencias significativas en los parámetros de Duración de desvío del procesamiento (parámetro utilizado para analizar la entrada, la permanencia y el tiempo de salida para cada estímulo insertado en cada AOI) y de Duración media de fijación (este parámetro se refiere a fijaciones más largas, lo que indica que el participante pasa más tiempo analizando e interpretando el contenido de la información dentro de los diferentes AOIs) en el momento inicial del procesamiento pero no al final del mismo. Los tiempos más largos en estos parámetros fueron detectados entre el grupo de los Estudiantes de Postgrado y Máster y los Estudiantes de la Universidad de la Experiencia en este estudio. Estos resultados están respaldados por las conclusiones de otros estudios4,12,15. Por último, este protocolo se puede aplicar para estudiar las diferencias durante el procesamiento de la información, dependiendo de la fase de codificación del estudiante.

Sobre la base de lo anterior, la primera conclusión es que el uso de la metodología de seguimiento ocular durante la realización de las tareas proporcionó datos útiles para el estudio del procesamiento de la información1,2. Asimismo, los datos extraídos de la tecnología de seguimiento ocular y analizados con técnicas de aprendizaje no supervisadas (clustering) facilitaron el conocimiento de los clusters según los parámetros predeterminados11,15. Este aspecto es muy relevante para el estudio del procesamiento de la información en cada participante y para la propuesta relativa a las respuestas educativas personalizadas3,4,5,6,22,23 que se espera que conduzca a un aprendizaje más efectivo23.

También es importante señalar que los resultados experimentales reafirmaron los resultados de otras investigaciones con respecto a: diferencias en el procesamiento según variables novato-expertas y edad de los participantes, y el uso de materiales srl que minimizan los efectos de estas variables y aumenta el rendimiento esperado de los participantes7,8,9,10.

Sin embargo, es necesario tratar cualquier generalización de estos resultados con precaución, ya que se aplicó el muestreo de conveniencia, y el trabajo se centró en contenidos específicos relacionados con la Historia del Arte. Por lo tanto, la muestra se ampliará en futuras investigaciones y los hallazgos se verificarán en otras disciplinas.

Como se indica en la introducción, la presentación de la información de forma multimodal a través de diversos canales de información (auditiva, visual o ambos) con metodología SRL, junto con el uso de la tecnología de seguimiento ocular y técnicas de machine-learning, es clave para comprender la forma en que los participantes procesan la información con el fin de ofrecer un diseño de aprendizaje personalizado de acuerdo con las necesidades educativas de cada usuario y, en consecuencia, promover el aprendizaje exitoso y su desarrollo entre todos los estudiantes29,30.

En suma, el uso de la técnica de seguimiento ocular no es una metodología de aplicación habitual en los marcos educativos debido fundamentalmente a factores de coste desde los recursos materiales hasta los personales. Sin embargo, su uso está empezando a aumentar poco a poco y es importante ver su uso habitual en la observación de tareas en el aprendizaje autoregulado. La ventaja de esta tecnología de seguimiento ocular es que permite registrar la interacción del alumno con la tarea, lo que tiene ventajas de fiabilidad y validez, en este caso, en la simple observación del proceso de aprendizaje. Además, la metodología de seguimiento ocular ofrece diferentes técnicas de visualización de información registrada y esta información en bases de datos también se puede analizar con programas informáticos o herramientas más potentes. Por lo tanto, abre una amplia variedad de posibilidades para la investigación en contextos naturales.

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Disclosures

Los autores declaran que no tienen intereses financieros contrapuestos.

Acknowledgments

El trabajo se ha desarrollado dentro del Proyecto "Aprendizaje Autorregulado en SmartArt Erasmus+ Educación de Adultos" 2019-1-ES01-KA204-095615-Coordinador 6, financiado por la Comisión Europea. El video de la fase de finalización de la tarea contó con el consentimiento fundamentado previo de Rut Velasco Sáiz. Agradecemos la participación de profesores y estudiantes en la fase de implementación de tareas.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
iViewer XTM iViewer
SMI Experimenter Center 3.0 SMI
SMI Be Gaze SMI

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References

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