El eye tracking como base de la investigación en educación

La Dra. Jessica VandenPlas analiza cómo la investigación sobre el eye tracking está ayudando a comprender mejor cómo aprenden los estudiantes los conceptos de química y a mejorar los métodos de enseñanza.

La investigación en educación basada en disciplinas toma los principios de la psicología y los aplica a disciplinas específicas para investigar cómo los individuos aprenden los conceptos y habilidades de esa disciplina en particular. Esto incluye campos STEM como la química, la física y las matemáticas, así como campos artísticos y humanísticos como la historia. El campo de la investigación en educación química (CER) se centra en cómo los estudiantes entienden la química, identificando las dificultades a las que se enfrentan cuando aprenden química e intentando mejorar la instrucción para hacer la química más accesible.

Las dificultades a las que se enfrentan los estudiantes

El principal problema al que se enfrentan los estudiantes de química es la naturaleza intangible de la disciplina. La química se centra en las interacciones de átomos y moléculas demasiado pequeños para verlos a simple vista, por lo que los estudiantes no tienen experiencia real con estos fenómenos. Alex Johnstone sugiere que la química es difícil de aprender porque debe entenderse en tres niveles: el nivel submicroscópico (o de partículas) de átomos y moléculas, el nivel macroscópico de los fenómenos cotidianos que pueden observarse realmente y el nivel simbólico de las ecuaciones y representaciones que utilizamos para transmitirnos estas ideas. Los químicos expertos pueden integrar perfectamente estos tres niveles, pero los estudiantes noveles tienen dificultades para establecer estas conexiones. En concreto, a menudo nos encontramos con que los estudiantes que son matemáticamente capaces pueden tener éxito en química sin llegar a comprender los conceptos, porque son capaces de utilizar algoritmos y heurística para resolver problemas sin llegar a conectar su comprensión matemática con sus causas a nivel de partículas o sus efectos macroscópicos en el mundo real. Para combatir esta situación, los investigadores propusieron incorporar a la enseñanza diagramas del nivel de las partículas para ayudar a los alumnos a visualizar este nivel submicroscópico de forma más concreta. Esto ha dado lugar a un auge del uso de visualizaciones en química, que incluyen no sólo imágenes estáticas, sino también animaciones y simulaciones para ayudar a mejorar la instrucción y la comprensión conceptual de los estudiantes.

Dado que el nivel simbólico es tan frecuente en química, el campo se ha centrado durante mucho tiempo en la investigación de las interacciones de los estudiantes con las visualizaciones en los materiales didácticos, incluyendo libros de texto, sistemas de tareas en línea y recursos electrónicos como animaciones y simulaciones. Los investigadores en educación química también investigan áreas menos centradas en lo visual, como las estrategias de resolución de problemas de los estudiantes, la comprensión conceptual y el impacto de dominios afectivos como la autoeficacia y la motivación en el éxito de los estudiantes.

Eye tracking en la investigación en educación química

Para estudiar estas cuestiones, el CER suele tomar prestadas técnicas de investigación de la psicología y otras ciencias sociales. En el pasado, estas preguntas de investigación se respondían a través de medios menos directos, como entrevistas, encuestas y protocolos de observación o pruebas de rendimiento. La introducción del eye tracking ha permitido realizar mediciones más directas y cuantitativas del comportamiento de los alumnos, y se ha adoptado ampliamente en la RCE durante la última década. El eye tracking se presta especialmente a investigar el uso que hacen los alumnos de las visualizaciones y los materiales didácticos, pero también se ha aplicado al estudio de temas como las prácticas de resolución de problemas.

Uno de los primeros usos del eye tracking en el campo de la RCE fue mi propia investigación sobre cómo ven los estudiantes las animaciones de interacciones entre partículas, en comparación con cómo las ven los expertos. La bibliografía anterior, que utilizaba pruebas de rendimiento de los alumnos y protocolos de entrevistas, había demostrado que estas animaciones no mejoraban el rendimiento de los alumnos en el aula, a pesar de que los expertos (profesores de aula) fomentaban su uso para ayudar a los alumnos a comprender el movimiento y la interacción de las partículas El eye tracking nos permitió investigar de dónde procedía esta desconexión, y fue capaz de ayudar a mostrar a los profesores de aula que sus alumnos literalmente no estaban viendo lo que veían los propios expertos: se centraban en el área totalmente equivocada de las animaciones. La tecnología Eye tracking nos permitió resolver este problema probando pequeños cambios en las animaciones, como resaltar las partículas de interés para atraer la atención visual, y mejorar el rendimiento y la comprensión conceptual de los estudiantes.

Desde entonces, el eye tracking se ha utilizado para investigar otras visualizaciones en el aula de química. Un proyecto reciente de Herrington et al estudió cómo interactúan los estudiantes con las simulaciones, que les permiten manipular variables y observar el nivel de partículas y los resultados macroscópicos de estos cambios. Este estudio demostró que los estudiantes que carecen de andamiaje e instrucción no utilizan los recursos a nivel de partículas que se les proporcionan y se centran, en cambio, en responder a las preguntas utilizando conocimientos previos y el pensamiento algorítmico.

Stieff et al estudiaron el uso que hacían los estudiantes de las visualizaciones multirrepresentacionales, mostrando una atención dividida entre varias visualizaciones, así como una preferencia de los estudiantes por las representaciones visuoespaciales frente a las más matemáticas. Esto se complementa con el trabajo de Williamson et al , que demostró que los estudiantes a los que se les presentan múltiples representaciones para resolver problemas utilizarán sólo la más familiar, ignorando las representaciones más útiles en favor de representaciones más simples.

Eye tracking en el examen de la resolución de problemas de los alumnos

A la hora de investigar la resolución de problemas por parte de los alumnos, muchos investigadores han utilizado también el eye tracking para ver cómo interactúan con datos visuales, como los espectros químicos. Cullipher et al demostraron que los principiantes y los expertos leen estos espectros de forma diferente, lo que permite hacer sugerencias al profesor sobre la mejor forma de enseñar esta habilidad crucial a los químicos en ciernes. Cortes et al también investigaron cómo los estudiantes leen imágenes que contienen rutas bioquímicas complicadas y cómo encuentran información en estas rutas para responder a preguntas. Esto nos ayuda a comprender el comportamiento en la resolución de problemas de un modo que no nos permiten las entrevistas, y nos permite ver en tiempo real lo que hacen los usuarios.

En términos más generales, el eye tracking se ha utilizado para investigar cómo los estudiantes leen y responden a problemas de palabras y problemas de elección múltiple. Aunque el eye tracking se ha aplicado ampliamente para investigar el comportamiento lector en otros campos, estos estudios proporcionan información a los profesores y a los diseñadores de evaluaciones sobre cómo formular mejor los ítems de evaluación para evaluar los conocimientos de los estudiantes de química sin sobrecargar sus recursos cognitivos.

En general, el eye tracking ha demostrado ser inmensamente beneficioso para el campo de la investigación en educación química al cuantificar el comportamiento de los estudiantes de una forma que los métodos anteriores no permitían. Esto nos ha ayudado a mejorar el diseño de materiales didácticos, como animaciones y simulaciones, y a enseñar a los estudiantes a resolver problemas utilizando visualizaciones como espectros y rutas bioquímicas. Aunque la investigación DBER es increíblemente aplicada, los resultados de estos estudios son exclusivos de los campos estudiados y se dirigen más claramente a los profesionales de estos campos. Eye tracking tiene la ventaja de producir datos cuantitativos, que hablan el lenguaje de los profesionales de los campos STEM, en lugar de análisis cualitativos. Estos resultados cuantitativos son más familiares para el profesorado de STEM, reduciendo así la barrera para la aceptación de los resultados. Para los investigadores de DBER interesados en el uso de materiales educativos por parte de los estudiantes, especialmente en campos visualmente exigentes como la química, el eye tracking es especialmente adecuado para proporcionar datos que ayuden a mejorar la instrucción. Aquellos investigadores en DBER que deseen saber más sobre cómo utilizar esta útil herramienta deberían consultar un resumen reciente.