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El eye tracking ayuda a la investigación en educación

  • Blog
  • por Tobii
  • 7 min

El aprendizaje, hasta cierto punto, es instintivo. El modo en que absorbemos la información, la asimilamos y la archivamos en nuestro cerebro ha sido objeto de interés científico durante mucho tiempo, y los investigadores han dedicado sus carreras a descifrar el funcionamiento interno de un cerebro al que se enseña. El electroencefalograma y otras técnicas de laboratorio nos han permitido leer patrones cerebrales, pero con el eye tracking tenemos acceso a otras percepciones implícitas sin recurrir a métodos invasivos. Podemos observar la carga cognitiva de un niño, comprender cómo procesan la información los alumnos superdotados académicamente e inventar nuevas formas de enseñar que se ajusten a una comprensión más rica del cerebro que aprende. Éstas son algunas de las principales formas en que se está utilizando el eye tracking en la investigación en educación para profundizar en nuestra comprensión del proceso de aprendizaje.

Nuevas formas de educar con atención conjunta

No eras consciente de ello cuando eras un bebé, pero cuando tus padres señalaban una manzana y decían la palabra, en tu cerebro ocurrían muchas cosas. En primer lugar, recibías los sonidos y, a continuación, trazabas el recorrido entre la etiqueta y el objeto en cuestión. Cada vez que se repetía la palabra, se forjaba una asociación aún más fuerte en tu cerebro, pero había algo más que ayudaba en el proceso. El foco de atención compartido por ti y tu progenitora, la manzana, significaba que sabías que ella no estaba hablando de tu muñeca, tu coche de juguete o el gato que acababa de entrar. La atención de la mirada se centraba en la manzana, y así aprendiste la palabra con facilidad. Este fenómeno se conoce como atención conjunta, y es un principio fundamental de cómo aprendemos de niños.

Los investigadores del campo de la educación conocen este concepto desde hace tiempo, pero con el uso del eye tracking, nuestra comprensión del proceso de aprendizaje infantil se ha ampliado enormemente. No sólo somos capaces de evaluar hasta qué punto la idea de la atención conjunta está en juego en la adquisición temprana del lenguaje y la comprensión de la comunicación, sino que también somos capaces de navegar por situaciones en las que la atención conjunta está necesariamente ausente o severamente restringida.

Mantener la atención de 30 niños en un aula el tiempo suficiente para enseñar el material es una tarea bastante difícil, y eso era antes de que se generalizara la enseñanza a distancia. A lo largo de la pandemia de Covid-19, las escuelas e instituciones de enseñanza de todo el mundo se han visto obligadas a cerrar sus ventanas y enseñar a través de nuevos medios digitales. Donde normalmente habría un profesor al frente de la clase llamando la atención de los alumnos hacia la pizarra, en su lugar se deja que los alumnos intuyan a través de videollamadas hacia dónde mira el profesor y a qué materiales se refiere cuando habla. Puede parecer un inconveniente menor, pero subvierte un fundamento crucial de la forma en que aprendemos los humanos.

Gracias al Eye tracking, los investigadores en educación están encontrando formas de rediseñar las prácticas y los recursos de aprendizaje para que prosperen en la era de la enseñanza a distancia, así como para el inevitable regreso a las aulas. Mientras los niños sigan aprendiendo desde casa, las herramientas de presentación adaptadas y los tutoriales en línea que muestren el patrón de mirada del profesor podrían ayudar ante la ausencia de escenarios de atención conjunta. En las clases con vídeo, centrar más la atención en el profesor que en el material también ha demostrado desencadenar un momento de aprendizaje de atención conjunta, aumentando la eficacia de la sesión de enseñanza. Los descubrimientos del eye tracking siguen allanando el camino para que estos conceptos puedan imaginarse y probarse en el mundo real.

Ayudar a los profesores a enseñar

Incluso antes de que se generalizara la enseñanza a distancia, se ha utilizado el eye tracking para evaluar cómo puede optimizarse el entorno de aprendizaje de los alumnos. Desde que hace casi 20 años se empezó a investigar la "visión profesional" de los profesores, hemos aprendido cómo los veteranos de la profesión educativa pueden leer las señales visuales de experiencias auténticas en el aula, extrayendo datos reales de técnicas de enseñanza eficaces.

Desde que el eye tracking se ha introducido en el campo de la investigación en educación, se ha dibujado una imagen más detallada de estos métodos de enseñanza. Analizando los patrones de la mirada de los profesores, los investigadores pueden saber cómo buscan posibles perturbaciones, detectan a los alumnos con dificultades y controlan la recepción de los contenidos en el aula. La investigadora en educación Halszka Jarodzka cuenta cómo "en este entorno interactivo y dinámico, la percepción visual de los profesores del aula desempeña un papel clave en la gestión de la clase y la enseñanza" (Jarodzka: 2020). Estos estudios de eye tracking sobre la atención de profesores experimentados pueden ayudar a los nuevos educadores a asegurarse de que los alumnos de su clase están concentrados y receptivos, aumentando sus posibilidades de rendir al máximo.

Esta vía de estudio en particular tiene un camino por recorrer, y Jarodzka continúa explicando cómo "una investigación más móvil del eye tracking nos permitiría comprender cómo la percepción visual de los profesores entra en juego en el acto mismo de enseñar" (Jarodzka:2020). Se trata de una perspectiva apasionante, que nos permite imaginar un nuevo campo de estudio psicológico en el que el propio acto de enseñar puede aislarse, examinarse y comprenderse.

Lectura y comprensión

Los profesores no son científicos del desarrollo, pero históricamente se ha esperado de ellos que emitan juicios complejos sobre la capacidad de lectura y comprensión que pueden tener efectos duraderos en el aprendizaje del niño. Cuando estas decisiones se toman con precisión y precocidad, los niños pueden nutrirse de programas de aprendizaje a medida que les ayuden a abandonar la escuela con el nivel de lectura más alto posible. Por otra parte, el retraso en la toma de decisiones priva a los niños de la oportunidad de adelantarse en su aprendizaje.

Una solución para mitigar este peligro es utilizar el eye tracking para medir los patrones de lectura. Mientras que antes se observaba atentamente a un niño para conocer la velocidad y facilidad de su lectura, el eye tracking permite aislar áreas específicas de carga cognitiva, vacilaciones precisas y dificultades concretas con las palabras. De este modo, ahora es posible diferenciar con mayor precisión entre un niño con dificultades reales y repetidas para leer frases completas y otro que sólo tuvo dificultades en un término aislado o que se distrajo durante la evaluación.

La tecnología eye tracking está potenciando estos avances, y soluciones como las nuevas métricas específicas de lectura de Tobii y herramientas de análisis automático como Tobii Pro Lab , van a tener inevitablemente un papel que desempeñar en este campo en el futuro.

Software de ayuda a la lectura

Todos nos hemos encontrado alguna vez en una situación en la que un texto complejo ha ralentizado gravemente nuestra capacidad para interiorizar la información. Las palabras jergales, la fraseología compleja y la jerga de la industria contribuyen a que el proceso de lectura sea ineficaz, impidiendo que algunas personas se sientan realmente inspiradas. Esto es demasiado común en el mundo académico, pero por suerte hay investigadores que estudian cómo facilitar la comprensión de los artículos científicos sin diluir su contenido.

Un ejemplo nuevo y emocionante es el del aumento del resumen de texto, un proceso mediante el cual se puede seguir la mirada de un lector y evaluar su carga cognitiva. Cuando se registra una mayor carga sobre una palabra o término científico concreto, un software concebido por el Centro Alemán de Investigación de Inteligencia Artificial lo considerará un momento de duda e introducirá una definición del término de forma útil y discreta. Sin salir de la pantalla y buscar el significado por sí mismo, el lector del artículo puede entender el término, su contexto en la frase, y seguir leyendo sin romper su concentración.

Lo que persigue el equipo que está detrás de este Software son soluciones de lectura inteligente que eliminen las responsabilidades secundarias del lector, permitiéndole centrarse en la información en sí. Su algoritmo permite identificar los periodos de "baja confianza" (Vadiraja, Dengel, Ishimaru: 2021) y extender la mano de ayuda más adecuada para empujarlos en la dirección correcta.

Basta con imaginar las aplicaciones potenciales de este tipo de Software en una gran variedad de situaciones: desde recursos para el desarrollo temprano de la lectura hasta ayudas para personas con dificultades de aprendizaje, los algoritmos que comprenden un problema de lectura y responden en tiempo real tienen infinitas aplicaciones en el mundo real.

Ayudar a los estudiantes con los conceptos de química

Los estudiantes de química se enfrentan a un obstáculo único a la hora de profundizar en la materia. A diferencia de otras disciplinas científicas, la química es siempre intangible. Es más difícil de interiorizar porque los estudiantes tienen una experiencia auténtica y real limitada de los fenómenos que se exploran. Para dominarla, la química debe entenderse a nivel submicroscópico, macroscópico y simbólico; mientras que los químicos expertos pueden entrelazarlos simultáneamente, para los novatos es un muro muy alto que escalar.

Naturalmente, esto ha provocado un auge del uso de visualizaciones en este campo. Formadas por imágenes estáticas y animaciones rudimentarias, estas herramientas han hecho lo que han podido para transmitir los complejos conceptos que proporciona la química. El eye tracking está ampliando nuestra comprensión general de cómo absorben las representaciones visuales de los Eventos químicos tanto los expertos como los principiantes, lo que permite a investigadores como Jessica R. Vandenplas entender por qué los nuevos estudiantes las encuentran inútiles a pesar de que los expertos recomiendan sistemáticamente su uso. En la investigación de Vandenplas, los datos de eye tracking mostraron una desconexión entre lo que veían los expertos cuando interactuaban con el material y lo que veían los principiantes. Esto permitió salvar la brecha con explicaciones adicionales por parte del profesor que dirigían su atención a diferentes áreas del recurso visual.

Comparación de las fijaciones de expertos y novatos durante la visualización de una animación.
Comparación de las fijaciones de expertos y novatos durante la visualización de una animación.

Animación por cortesía del proyecto VisChem.

Otro estudio realizado por Herrington y sus colegas (2008) analizó los datos de la mirada de los alumnos mientras participaban en simulaciones que les permitían manipular variables microscópicas y observar los resultados. Esto demostró que los estudiantes que no disponían de orientación experta confiaban en sus propios conocimientos limitados y en su pensamiento algorítmico, en contraposición a los Recursos que se les proporcionaban. En esta situación, los conocimientos sobre la forma en que los principiantes incorporan la información permitieron alterar las prácticas docentes para acelerar su ritmo de aprendizaje. Los profesores también están capacitados para modificar sus materiales de modo que estén optimizados para las formas en que los estudiantes de química aprenden la asignatura.

Eye tracking en el código pedagógico

Cuando se trata de técnicas modernas de desarrollo de Software, las revisiones de código son una parte esencial del proceso. Garantizar la calidad del código es tan importante como escribirlo, y detectar errores desde el principio puede ahorrar mucho dinero y horas de trabajo más adelante. Por eso es tan importante asegurarse de que los nuevos redactores de código reciben la mejor formación posible.

Investigadores en educación de Ratisbona (Alemania) están empezando a utilizar Eye trackers para visualizar el modo en que los codificadores experimentados buscan errores en comparación con los relativamente nuevos en este campo. El objetivo era averiguar si existía alguna diferencia en las técnicas de revisión entre codificadores noveles y experimentados, así como la forma de aplicar estos conocimientos para enseñar una estrategia de revisión más eficaz a las futuras generaciones de codificadores. Nick Schor, el investigador principal de este estudio, llegó a la conclusión de que "los programadores avanzados y expertos obtuvieron resultados significativamente mejores en caso de detección de errores y los datos del Eye tracking implican una estrategia de revisión más eficaz" (Schor et al: 2020).

Aunque hoy en día las revisiones de código se ven facilitadas por sistemas de Software que eliminan gran parte del trabajo pesado, el proceso sigue requiriendo una gran parte de esfuerzo manual y decisiones humanas en momentos críticos. Eye tracking permite comprender cómo se toman estas decisiones, qué información aporta al revisor y cómo éste teoriza sobre cómo simplificar el propio código. En una sociedad cada vez más tecnológica, la comprensión crítica de las prácticas de codificación existentes va a resultar inestimable para las empresas que quieran salir adelante.

Conclusión

Comprender mejor cómo aprenden los distintos individuos ofrece posibilidades que los investigadores ni siquiera han imaginado. En la actualidad, el eye tracking lidera la descodificación de procesos de pensamiento que no pueden ser explicados o racionalizados por el propio sujeto, ayudándonos a comprender algunas de las partes más instintivas y naturales del comportamiento de aprendizaje. Esto es especialmente cierto cuando se trata de analizar el comportamiento de los niños pequeños, ya que los conocimientos del eye tracking nos dan un acceso privilegiado a los hábitos de aprendizaje que, de otro modo, serían inalcanzables hasta una etapa posterior del desarrollo de la comunicación. Pero tanto si se trata de niños pequeños al principio de su viaje de aprendizaje como de adultos al final, el eye tracking nos ofrece un pase entre bastidores a la mente mientras aprende.

Visite nuestras páginas de investigación para saber más sobre cómo se utiliza el eye tracking en los campos de la educación y la investigación sobre la lectura .

Referencias

Vandenplas, J. R. (2008). Animaciones en el aprendizaje de la química: Efecto de la experiencia y otras características . Universidad Católica de América.

Jarodzka, H., Skuballa, I. & Gruber, H. (2021). Eye tracking en la práctica educativa: Investigating Visual Perception Underlying Teaching and Learning in the Classroom . Educ Psychol Rev 33, 1-10.

Vadiraja, P. Dengel, A. Ishimaru, S. (2021). Text Summary Augmentation for Intelligent Reading Assistant . En Augmented Humans International Conference (AHs '21), 22-24 de febrero de 2021, Rovaniemi, Finlandia. ACM, Nueva York, NY, EE.UU., 4 páginas.

Hauser, Florian & Schreistter, Stefan & Reuter, Rebecca & Mottok, Jurgen & Gruber, Hans & Holmqvist, Kenneth & Schorr, Nick. (2020). Code Reviews in C++: Resultados preliminares de un estudio de Eye tracking . 1-5. 10.1145/3379156.3391980.

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