Les sciences de l'éducation s'appuient sur l'eye tracking de manière passionnante

L'apprentissage est, dans une certaine mesure, instinctif. La manière dont nous absorbons les informations, les assimilons et les classons dans notre cerveau fait depuis longtemps l'objet d'un intérêt scientifique, les chercheurs consacrant leur carrière à déchiffrer le fonctionnement interne d'un cerveau en train d'apprendre. Grâce à l'EEG et à d'autres techniques de laboratoire, nous avons été en mesure de lire les schémas du cerveau, mais avec l'Eye tracking, nous avons accès à des informations supplémentaires et implicites sans avoir recours à des méthodes invasives. Nous pouvons observer la charge cognitive d'un enfant, comprendre comment les élèves doués traitent l'information et inventer de nouvelles méthodes d'enseignement qui s'alignent sur une compréhension plus riche du cerveau d'apprentissage. Voici quelques-unes des principales utilisations de l'eye tracking dans les sciences de l'éducation pour mieux comprendre le processus d'apprentissage.

De nouvelles méthodes d'éducation avec une attention conjointe

Vous n'en étiez pas conscient lorsque vous étiez bébé, mais lorsque vos parents vous montraient une pomme et prononçaient le mot, il se passait beaucoup de choses dans votre cerveau. Tout d'abord, vous receviez les sons, puis vous faisiez le trajet entre l'étiquette et l'objet en question. Chaque fois que le mot était répété, il forgeait une association encore plus forte dans votre cerveau, mais il y avait quelque chose d'autre qui aidait le processus en cours de route. L'attention partagée entre vous et votre parent, la pomme, signifiait que vous saviez qu'elle ne parlait pas de votre poupée, de votre voiture jouet ou du chat qui venait d'entrer dans la maison. L'attention était portée sur la pomme, et vous avez donc appris le mot sans difficulté. Ce phénomène, connu sous le nom d'attention conjointe, est un principe fondamental de l'apprentissage des enfants.

Les sciences de l'éducation connaissent ce concept depuis un certain temps, mais grâce à l'utilisation de l'eye tracking, notre compréhension du processus d'apprentissage chez le nourrisson s'est considérablement élargie. Non seulement nous sommes en mesure d'évaluer dans quelle mesure l'idée d'attention conjointe est en jeu dans l'acquisition précoce du langage et la compréhension de la communication, mais nous sommes également capables de naviguer dans des situations où l'attention conjointe est nécessairement absente ou sévèrement restreinte.

Maintenir l'attention de 30 enfants dans une salle de classe suffisamment longtemps pour enseigner la matière est une tâche déjà difficile, et ce avant la généralisation de l'apprentissage à distance. Tout au long de la pandémie de Covid-19, les écoles et les établissements d'enseignement du monde entier ont été contraints de fermer leurs fenêtres et d'enseigner par le biais de nouveaux supports numériques. Alors qu'habituellement un professeur se trouve devant la classe et attire l'attention des élèves sur le tableau noir, les élèves doivent, par le biais d'appels vidéo, deviner où le professeur regarde et à quel matériel il se réfère lorsqu'il s'exprime. Cela peut sembler un inconvénient mineur, mais il bouleverse un fondement essentiel de la manière dont les êtres humains apprennent.

Grâce à l'eye tracking, les sciences de l'éducation trouvent des moyens de repenser les pratiques et les ressources d'apprentissage pour qu'elles s'épanouissent à l'ère de l'apprentissage à distance, ainsi qu'en vue de l'inévitable retour en classe. Alors que les enfants continuent d'apprendre à la maison, des outils de présentation adaptés et des didacticiels en ligne qui montrent le schéma du regard de l'enseignant pourraient aider à pallier l'absence de scénarios d'attention conjointe. Dans les cours vidéo, il a également été démontré que le fait de mettre l'accent sur l'enseignant plutôt que sur le matériel déclenche un moment d'apprentissage avec attention conjointe, ce qui renforce l'efficacité de la session d'enseignement. Les connaissances en matière d'eye tracking continuent d'ouvrir la voie à l'imagination et à la mise à l'épreuve de ces concepts dans le monde réel.

Aider les enseignants à enseigner

Même avant la généralisation de l'apprentissage à distance, l'eye tracking a été utilisé pour évaluer comment optimiser l'environnement d'apprentissage des étudiants. Depuis que les sciences de l'éducation ont commencé à s'intéresser à la "vision professionnelle" des enseignants, il y a près de 20 ans, nous avons appris comment les vétérans de la profession peuvent lire les signaux visuels à partir d'expériences authentiques en classe, en extrayant des données réelles de techniques d'enseignement efficaces.

L'introduction de l'eye tracking dans le domaine des sciences de l'éducation a permis de dresser un tableau plus détaillé de ces méthodes d'enseignement. En analysant le regard des enseignants, les chercheurs peuvent savoir comment ils détectent les perturbations potentielles, repèrent les élèves en difficulté et suivent la façon dont le contenu est reçu dans la classe. Halszka Jarodzka, chercheuse en sciences de l'éducation, explique que "dans cet environnement interactif et dynamique, la perception visuelle de la classe par les enseignants joue un rôle clé dans la gestion de la classe et l'enseignement" (Jarodzka : 2020). Ces études d'eye tracking sur l'attention des enseignants expérimentés peuvent aider les nouveaux éducateurs à s'assurer que les élèves de leur classe sont concentrés et réceptifs, ce qui augmente leurs chances de donner le meilleur d'eux-mêmes.

Cette voie d'étude particulière a encore du chemin à faire, et Jarodzka poursuit en expliquant que "des recherches plus mobiles sur l'Eye tracking nous permettraient de comprendre comment la perception visuelle des enseignants intervient dans l'acte même d'enseigner" (Jarodzka:2020). Il s'agit là d'une perspective passionnante, qui nous permet d'imaginer un nouveau champ d'étude psychologique dans lequel l'acte même d'enseigner peut être isolé, examiné et compris !

Lecture et compréhension

Les enseignants ne sont pas des spécialistes du développement, mais ils ont toujours été censés porter des jugements complexes sur les capacités de lecture et de compréhension qui peuvent avoir des effets durables sur l'apprentissage d'un enfant. Lorsque ces décisions sont prises de manière précise et précoce, les enfants peuvent bénéficier de programmes d'apprentissage sur mesure qui les aident à quitter l'école avec le meilleur niveau de lecture possible. En revanche, les décisions tardives privent les enfants de la possibilité de prendre une longueur d'avance dans leur apprentissage.

Une solution pour atténuer ce danger consiste à utiliser l'eye tracking pour mesurer les schémas de lecture. Alors qu'auparavant vous observiez attentivement un enfant pour comprendre la vitesse et la facilité de sa lecture, l'eye tracking vous permet d'isoler des zones spécifiques de charge cognitive, des hésitations précises et des difficultés particulières au niveau des mots. De cette manière, il est désormais possible de différencier plus précisément un enfant ayant des difficultés réelles et répétées à lire des phrases complètes d'un autre enfant qui n'a éprouvé des difficultés que sur un terme isolé ou qui s'est laissé distraire pendant l'évaluation.

La technologie de l'Eye tracking favorise ces développements, et des solutions telles que les nouvelles mesures spécifiques à la lecture de Tobii et les outils d'analyse automatique comme Tobii Pro Lab , auront inévitablement un rôle à jouer dans ce domaine à l'avenir.

Logiciel d'aide à la lecture

Nous nous sommes tous retrouvés dans une situation où un texte complexe a fortement ralenti notre capacité à intérioriser l'information. Les mots jargonnants, la phraséologie complexe et la terminologie du secteur jouent tous un rôle dans un processus de lecture inefficace, empêchant certaines personnes d'être réellement inspirées. Cette situation n'est que trop fréquente dans le monde universitaire, mais il existe heureusement des chercheurs qui étudient les moyens de faciliter la compréhension des articles scientifiques sans en édulcorer le contenu.

Un nouvel exemple passionnant concerne l'augmentation du résumé de texte, un processus qui permet de suivre le regard d'un lecteur et d'évaluer sa charge cognitive. Lorsqu'une charge plus élevée est enregistrée pour un mot ou un terme scientifique particulier, un logiciel conçu par le Centre allemand de recherche en intelligence artificielle considère qu'il s'agit d'un moment d'hésitation et introduit une définition du terme d'une manière utile et discrète. Sans quitter l'écran et chercher lui-même la signification, le lecteur de l'article peut comprendre le terme, son contexte dans la phrase, et poursuivre sa lecture sans se déconcentrer.

L'équipe à l'origine de ce logiciel recherche des solutions de lecture intelligentes qui suppriment les responsabilités secondaires du lecteur, lui permettant de se concentrer sur l'information elle-même. Leur algorithme permet d'identifier les périodes de "faible confiance" (Vadiraja, Dengel, Ishimaru : 2021) et de tendre la main la plus appropriée pour les remettre dans la bonne direction.

Il suffit d'imaginer les applications potentielles d'un tel logiciel dans diverses situations : des ressources pour l'apprentissage précoce de la lecture aux aides pour les personnes souffrant de troubles de l'apprentissage, les algorithmes qui comprennent les difficultés de lecture et y répondent en temps réel ont une infinité d'applications dans le monde réel.

Aider les étudiants à assimiler les concepts de la chimie

Les étudiants en chimie sont confrontés à un obstacle unique lorsqu'ils commencent à apprendre le sujet en détail. Contrairement à d'autres disciplines scientifiques, la chimie est toujours intangible. Elle est plus difficile à assimiler parce que les étudiants n'ont qu'une expérience limitée et authentique des phénomènes étudiés. Pour être maîtrisée, la chimie doit être comprise aux niveaux submicroscopique, macroscopique et symbolique ; alors que les chimistes experts peuvent tisser ces liens simultanément, les novices trouvent qu'il s'agit d'un mur élevé à escalader.

Naturellement, cela a conduit à un boom de l'utilisation des visualisations dans le domaine. Constitués d'images statiques et d'animations grossières, ces outils ont fait de leur mieux pour transmettre les concepts complexes de la chimie. L'Eye tracking nous permet de mieux comprendre comment les experts et les débutants assimilent les représentations visuelles des Evènements de la chimie, ce qui permet à des chercheurs comme Jessica R. Vandenplas de comprendre pourquoi les nouveaux étudiants les trouvent inutiles alors que les experts en recommandent constamment l'utilisation. Dans la recherche de Jessica R. Vandenplas, les données d'Eye tracking ont montré un décalage entre ce que les experts voyaient lorsqu'ils s'engageaient dans le matériel et ce que les novices voyaient. Ce décalage a pu être comblé grâce à des explications supplémentaires de la part de l'enseignant, qui ont attiré l'attention des élèves sur différentes parties de la ressource visuelle.

Animation avec l'aimable autorisation du projet VisChem.

Une autre étude réalisée par Herrington et ses collègues (2008) a analysé les données de regard des étudiants pendant qu'ils effectuaient des simulations leur permettant de manipuler des variables microscopiques et d'observer les résultats. Il en ressort que les étudiants qui ne bénéficient pas des conseils d'un expert s'appuient sur leurs propres connaissances limitées et sur leur raisonnement algorithmique plutôt que sur les ressources qui leur sont fournies. Dans cette situation, la compréhension de la manière dont les informations embarquées par les débutants leur ont permis de modifier leurs pratiques d'enseignement afin d'accélérer leur rythme d'apprentissage. Les enseignants sont également habilités à modifier leur matériel afin de l'optimiser en fonction de la manière dont les étudiants en chimie apprennent la matière.

Eye tracking dans l'enseignement du code

Lorsqu'il s'agit de techniques modernes de développement de logiciels, les revues de code constituent un élément essentiel du processus. L'assurance qualité du code est sans doute aussi importante que l'écriture elle-même et la détection précoce des erreurs peut permettre d'économiser d'innombrables heures de travail et d'argent par la suite. C'est pourquoi il est essentiel de s'assurer que les nouveaux rédacteurs de code sont formés de la meilleure façon possible.

Les sciences de l'éducation de Regensburg, en Allemagne, commencent à utiliser des Eye Tracker ou Oculomètre pour visualiser la façon dont les codeurs expérimentés recherchent les erreurs par rapport à ceux qui sont relativement nouveaux dans le domaine. L'objectif était de déterminer s'il existait une différence dans les techniques de révision entre les nouveaux codeurs et les codeurs expérimentés, et de voir comment ces connaissances pourraient être appliquées pour enseigner une stratégie de révision plus efficace aux futures générations de codeurs. Nick Schor, le chercheur principal de cette étude, a conclu que "les programmeurs avancés et experts ont obtenu de bien meilleurs résultats en cas de détection d'erreurs et les données d'Eye tracking impliquent une stratégie de révision plus efficace" (Schor et al : 2020).

Bien que les révisions de code soient aujourd'hui facilitées par des systèmes logiciels qui éliminent une grande partie du travail fastidieux, le processus nécessite toujours une grande part d'efforts manuels et de décisions humaines à des moments critiques. L'Eye tracking permet de comprendre comment ces décisions sont prises, quelles informations renseignent l'examinateur et comment ce dernier théorise les moyens de simplifier le code lui-même. Dans une société de plus en plus technologique, l'analyse critique des pratiques de codage existantes va s'avérer inestimable pour les entreprises qui cherchent à prendre de l'avance.

Conclusion

Une meilleure compréhension de la manière dont les différents individus apprennent offre des possibilités que les chercheurs n'ont même pas encore imaginées. À l'heure actuelle, l'eye tracking ouvre la voie au décodage des processus de pensée qui ne peuvent être expliqués ou rationalisés par le sujet lui-même, en nous aidant à comprendre certains des aspects les plus instinctifs et les plus naturels du comportement d'apprentissage. C'est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit d'analyser le comportement des jeunes enfants, les informations fournies par l'eye tracking nous donnant un accès privilégié à des habitudes d'apprentissage qui ne seraient autrement accessibles qu'à un stade ultérieur du développement de la communication. Mais qu'il s'agisse de jeunes enfants au début de leur parcours d'apprentissage ou d'adultes à la fin de celui-ci, l'eye tracking nous offre un accès aux coulisses de l'esprit pendant qu'il apprend.

Consultez nos pages consacrées aux sciences éducation pour en savoir plus sur l'utilisation de l'eye tracking dans les domaines de l' éducation et de la recherche sur la lecture .

Références

Vandenplas, J. R. (2008). Animations dans l'apprentissage de la chimie : Effet de l'expertise et d'autres caractéristiques . Université catholique d'Amérique.

Jarodzka, H., Skuballa, I. et Gruber, H. (2021). L'eye tracking dans la pratique éducative : 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 . In Augmented Humans International Conference (AHs '21), 22-24 février 2021, Rovaniemi, Finlande. ACM, New York, NY, USA, 4 pages.

Hauser, Florian & Schreistter, Stefan & Reuter, Rebecca & Mottok, Jurgen & Gruber, Hans & Holmqvist, Kenneth & Schorr, Nick. (2020). Code Reviews in C++ : Résultats préliminaires d'une étude d'Eye tracking . 1-5. 10.1145/3379156.3391980.