アイトラッキングが教育研究を助けるエキサイティングな方法

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学習はある程度、本能的なものである。私たちがどのように情報を吸収し、同化し、脳に記憶させるかは、長い間、科学的興味の対象であり、研究者たちは教えを受ける脳の内部構造を解読することにキャリアを捧げてきた。

脳波やその他の実験室ベースの技術によって、脳のパターンを読み取ることができたが、アイトラッキングを使えば、侵襲的な方法に頼ることなく、さらに暗黙的な洞察を得ることができる。私たちは子どもの認知的負荷を観察し、学業優秀な生徒がどのように情報を処理しているかを理解し、学習脳のより豊かな理解に沿った新しい教育方法を考案することができる。ここでは、アイトラッキングが教育研究において学習プロセスの理解を深めるために使用されている主な方法をご紹介します。

共同注意を喚起する新しい教育方法

赤ちゃんの頃は意識していなかったが、両親がリンゴを指差して「リンゴ」と言ったとき、あなたの脳ではさまざまなことが起こっていた。まず音を受け取り、次にラベルと対象物との間をマッピングする。単語が繰り返されるたびに、あなたの脳内ではさらに強い関連付けがなされる。あなたとあなたの親がリンゴに焦点を合わせていることで、あなたは彼女が人形やおもちゃの車、あるいは迷い込んできた猫のことを話しているのではないことを知っていた。視線はリンゴに注がれていたので、あなたは簡単にその言葉を覚えたのだ。この現象は共同注意として知られており、私たちが子供の頃に学ぶ方法の基本原理である。

教育分野の研究者たちは、以前からこの概念について知っていましたが、アイトラッキングの使用により、幼児の学習プロセスに対する理解が大きく広がりました。共同注意の考え方が、言語の早期習得やコミュニケーションの理解にどの程度関わっているかを評価できるだけでなく、共同注意が必然的に欠如していたり、著しく制限されていたりする状況をナビゲートすることもできる。

教室にいる30人の子どもたちの注意を、教材を教えるのに十分な時間維持することは、十分に難しい仕事であり、それは遠隔学習が普及する以前の話である。Covid-19の大流行の過程で、世界中の学校や教育機関は、窓を閉め切って新しいデジタル媒体を通して教えることを余儀なくされた。通常、教師が授業の前にいて生徒の注意を黒板に引きつけているところ、生徒たちは代わりにビデオ通話を通して、教師がどこを見ているのか、また教師が話すときにどの教材を参照しているのかを直感することになる。これは些細な不都合に思えるかもしれないが、人間の学習方法の重要な基礎を覆すものだ。

アイトラッキングを利用して、教育研究者たちは、遠隔学習の時代や、必然的に教室に戻る時代のために、学習方法や教材を再設計する方法を見出している。子どもたちが自宅で学び続ける一方で、教師の視線パターンを示すプレゼンテーションツールやオンラインチュートリアルを適応させることで、共同注意のシナリオがない場合に役立つ可能性がある。ビデオ授業では、教材とは対照的に教師に焦点を当てることで、共同注意の学習瞬間を誘発し、教授セッションの効果を高めることも示されている。アイトラッキングの洞察は、このようなコンセプトが現実の世界で想像され、テストされるための道を切り開き続けている。

教師の指導を助ける

遠隔学習が普及する以前から、アイトラッキングは生徒の学習環境をどのように最適化できるかを評価するために使われてきた。約20年前に教師の "プロフェッショナル・ビジョン "の研究が始まって以来、私たちは教育専門職のベテランが本物の授業経験から視覚的な手がかりを読み取り、効果的な教授法から実際のデータを抽出する方法を学んできた。

アイトラッキングが教育研究の分野に導入されて以来、これらの教授法についてのより詳細なイメージが描かれるようになった。教師の視線パターンを分析することで、研究者は、教師がどのように潜在的な障害をスキャンし、苦戦している生徒をピックアップし、教室全体でコンテンツがどのように受け止められているかを追跡しているのかを知ることができる。教育研究者のハルシュカ・ヤロツカは、「このような双方向的でダイナミックな環境では、教師の教室に対する視覚的知覚が、教室運営や授業において重要な役割を果たす」と語る（Jarodzka: 2020）。このようなベテラン教師の注意力に関するアイトラッキングの研究は、新人教育者が自分のクラスの生徒が集中し、受容的であることを確認するのに役立ち、彼らの能力を最大限に発揮する可能性を高めることができる。

ジャロヅカはさらに、「移動可能なアイトラッキングの研究が進めば、教えるという行為そのものにおいて、教師の視覚的知覚がどのように作用しているのかを理解することができるだろう」（Jarodzka:2020）と説明している。これはエキサイティングな視点であり、教えるという行為そのものを分離し、調査し、理解することができる心理学研究の新しい分野を想像することができる！

読解力と理解力

教師は発達科学者ではないが、歴史的に、子どもの学習に永続的な影響を及ぼす可能性のある読解力や理解力について、複雑な判断を下すことが期待されてきた。このような判断が正確かつ早期になされれば、子どもたちはオーダーメイドの学習プログラムで育つことができ、可能な限り高い読解力で学校を卒業することができる。一方、判断が遅れると、子どもたちは学習のスタートを切るチャンスを奪われる。

この危険性を軽減する一つの解決策は、読書パターンを測定するためにアイトラッキングを使用することである。かつては、子どもの読むスピードや読みやすさを理解するために注意深く観察していたが、アイトラッキングによって、認知的負荷の特定の領域、正確なためらい、特定の単語の難しさを切り分けることができる。こうすることで、完全な文章を読むことに実際に何度も困難を感じている子供と、孤立した単語で苦労しているだけの子供や、評価中に気が散ってしまった子供とを、より正確に区別することができるようになりました。

アイトラッキング技術はこのような開発を後押ししており、以下のようなソリューションがある。 トビーのようなソリューション自動分析ツール トビー・プロ・ラボのような自動分析ツールは、今後この分野で重要な役割を果たすことは必至です。

読書支援ソフトウェア

私たちは皆、複雑な文章によって、情報を内面化する能力が著しく低下した状況に陥ったことがある。専門用語、複雑な言い回し、業界用語はすべて、非効率的な読解プロセスの一翼を担い、ある種の個人を真のインスピレーションから遠ざけている。しかし幸いなことに、科学論文の内容を水増しすることなく、より理解しやすくする方法を研究している研究者がいる。

読者の視線を追跡し、認知的負荷を評価するプロセスである。特定の単語や科学用語に高い負荷が記録されると、ドイツ人工知能研究センターのコンセプト・ソフトウェアが、これをためらいの瞬間とみなし、その用語の定義を親切かつ控えめな方法で紹介する。論文の読者は、画面を離れて自分で意味を探すことなく、その用語と文中の文脈を理解し、集中力を途切れさせることなく読み進めることができる。

このソフトウェアを開発したチームが追求しているのは、読者の二次的な責任を取り除き、情報そのものに集中できるようにするインテリジェント・リーディング・ソリューションである。彼らのアルゴリズムは、「確信度が低い」（Vadiraja, Dengel, Ishimaru: 2021）期間を特定し、最も適切な助けの手を差し伸べて正しい方向に誘導することができることを意味する。

早期発達のための読書教材から学習障害者のための補助教材まで、読書の苦労を理解し、リアルタイムで対応するアルゴリズムは、現実世界での用途が無限に広がる。

化学の概念で学生をサポート

化学を学ぶ学生は、初めて化学を詳しく学ぼうとするとき、独特の障害に直面する。他の科学分野とは対照的に、化学は常に無形である。化学を学ぶ学生は、探求されている現象に関する本物の実体験が限られているため、内面化するのが難しいのである。習得するためには、化学をミクロ、マクロ、記号の各レベルで理解する必要がある。熟練した化学者であれば、これらを同時に織り交ぜることができるが、初心者は高い壁にぶつかる。

当然のことながら、この分野ではビジュアライゼーションの利用がブームになった。静止画像や粗いアニメーションで構成されるこれらのツールは、化学が提供する複雑な概念を伝達するために最善を尽くしてきた。アイトラッキングは、専門家も初心者も同様に、化学的事象の視覚的表現をどのように吸収するかについての一般的な理解を広げ、ジェシカ・R・バンデンプラスのような研究者は、専門家が一貫してその使用を推奨しているにもかかわらず、新入生がなぜ役に立たないと感じているのかを理解することができる。ヴァンデンプラスの研究では、アイトラッキングのデータから、専門家が教材に取り組むときに見ているものと、初心者が見ているものとの間に断絶があることがわかった。そのため、教師がさらに説明を加えることで、視覚資料のさまざまな部分に注意を向けさせ、ギャップを埋めることができた。

アニメーション提供：VisChemプロジェクト。

Herringtonらによる別の研究（2008年）では、微視的な変数を操作して結果を観察するシミュレーションに取り組んでいる生徒の視線データを分析した。その結果、専門家の指導が手元にない学生は、提供されたリソースとは対照的に、自分の限られた知識やアルゴリズム的思考に頼ることがわかった。このような状況において、初心者がどのように情報を搭載しているかを洞察することで、彼らの学習速度を加速させるために教え方を変えることができた。教師はまた、化学を学ぶ生徒の学習方法に最適化した教材に変更する力を与えられた。

ティーチング・コードにおけるアイトラッキング

最新のソフトウェア開発技術に関して言えば、コードレビューはプロセスの重要な一部である。コードの品質保証は、間違いなく記述そのものと同じくらい重要であり、早い段階でエラーを発見することで、後々数え切れないほどの費用と工数を削減することができます。だからこそ、新しいコード・ライターを最善の方法でトレーニングすることが非常に重要なのです。

ドイツ・レーゲンスブルクの教育研究者たちは、アイトラッカーを使って、経験豊富なコーダーが比較的経験の浅いコーダーと比較してエラーをスキャンする方法を可視化し始めている。その目的は、新人コーダーと経験豊富なコーダーとの間でレビュー技術に違いがあるかどうかを知ること、また、これらの洞察をどのように応用すれば、将来の世代のコーダーにより効果的なレビュー戦略を教えることができるかを知ることであった。この研究の主任研究者であるNick Schorは、「上級プログラマーと熟練プログラマーは、エラー検出の際に著しく優れたパフォーマンスを示し、アイトラッキング・データは、より効率的なレビュー戦略を示唆している」と結論づけた（Schor et al: 2020）。

最近では、コードレビューはソフトウェア・システムによって補助され、多くの煩雑な作業が取り除かれていますが、そのプロセスには依然として多くの手作業と、重要な場面での人間の判断が必要です。アイトラッキングが可能にするのは、このような決定がどのようになされるのか、どのような情報がレビュアーに情報を与えるのか、そしてレビュアーがコード自体をシンプルにする方法をどのように理論化するのかを理解することである。技術社会がますます発展する中、既存のコーディング手法に対する重要な洞察は、優位に立とうとする企業にとって非常に貴重なものとなるだろう。

結論

さまざまな個人がどのように学習するのかをより深く理解することは、研究者がまだ想像さえしていない可能性を秘めている。現在、アイトラッキングは、被験者自身では説明も合理化もできない思考プロセスの解読をリードしており、学習行動の最も本能的で自然な部分を理解するのに役立っている。アイトラッキングの洞察は、コミュニケーション発達の後期にならないと得られないような学習習慣への特権的なアクセスを私たちに与えてくれる。しかし、学習の旅路の始まりにある幼い子供であろうと、その旅路の終わりにある大人であろうと、アイトラッキングは学習中の心の舞台裏を垣間見せてくれるのです。

アイトラッキングがどのように教育分野で使用されているかについては、研究ページをご覧ください。 教育そして リーディングリサーチ.

参考文献

Vandenplas, J. R. (2008). 化学学習におけるアニメーション：専門知識とその他の特性の効果.アメリカ・カトリック大学.

Jarodzka, H., Skuballa, I. & Gruber, H. (2021). 教育実践における視線追跡：教室における教授と学習の根底にある視覚的知覚の調査.Educ Psychol Rev 33, 1–10.

Vadiraja, P. Dengel, A. Ishimaru, S. (2021). 知的読書アシスタントのためのテキスト要約補強.In Augmented Humans International Conference (AHs '21), February 22–24, 2021, Rovaniemi, Finland.ACM, New York, NY, USA, 4 pages.

Hauser, Florian & Schreistter, Stefan & Reuter, Rebecca & Mottok, Jurgen & Gruber, Hans & Holmqvist, Kenneth & Schorr, Nick.(2020). C++におけるコードレビュー：アイトラッキング研究の予備的結果.1-5.10.1145/3379156.3391980.