시선추적이 교육 연구를 돕는 흥미로운 방법들

학습은 어느 정도는 본능적입니다. 우리가 정보를 흡수하고 동화하여 뇌에 저장하는 방식은 오랫동안 과학적 관심의 대상이 되어 왔으며, 연구자들은 뇌의 내부 작용을 해독하는 데 경력을 바쳐 왔습니다. 뇌파 및 기타 실험실 기반 기술을 통해 뇌의 패턴을 읽을 수 있었지만, 시선추적을 통해 침습적인 방법에 의존하지 않고도 추가적인 암묵적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 아동의 인지 부하를 관찰하고, 학업에 재능이 있는 학생들이 정보를 처리하는 방식을 이해하며, 학습 두뇌에 대한 더 풍부한 이해에 부합하는 새로운 교육 방법을 개발할 수 있습니다. 다음은 학습 과정에 대한 이해를 높이기 위해 교육 연구에서 시선추적을 사용하는 대표적인 방법 몇 가지입니다.

공동의 관심으로 교육하는 새로운 방법

어렸을 때는 몰랐지만 부모님이 사과를 가리키며 '사과'라는 단어를 말했을 때 여러분의 뇌에서는 많은 일이 일어나고 있었습니다. 먼저 소리를 받아들인 다음, 단어와 해당 사물 사이의 여정을 매핑하고 있었죠. 단어가 반복될 때마다 뇌에서 더 강력한 연상이 형성되었지만, 그 과정에서 이 과정을 돕는 다른 무언가가 있었습니다. 부모와 아이가 사과라는 사물에 초점을 맞춘다는 것은 부모가 인형이나 장난감 자동차, 방금 들어온 고양이에 대해 이야기하는 것이 아니라는 것을 알 수 있다는 뜻입니다. 시선이 사과에 집중되어 있었기 때문에 단어를 쉽게 배울 수 있었습니다. 이러한 현상을 공동 주의라고 하며, 이는 어렸을 때 우리가 학습하는 방식의 기본 원리입니다.

교육 분야의 연구자들은 이 개념에 대해 한동안 알고 있었지만 시선추적을 사용하면서 유아 학습 과정에 대한 우리의 이해가 크게 확장되었습니다. 초기 언어 습득과 의사소통 이해에 공동 주의 개념이 어느 정도 작용하는지 평가할 수 있을 뿐만 아니라 공동 주의가 반드시 필요하지 않거나 심각하게 제한되는 상황도 탐색할 수 있게 되었습니다.

교실에서 30명의 아이들의 집중력을 유지하며 교재를 가르치는 것은 원격 학습이 널리 보급되기 전에는 충분히 어려운 일이었습니다. 코로나19 팬데믹이 진행되는 동안 전 세계의 학교와 학습 기관은 창문을 닫고 새로운 디지털 매체를 통해 수업을 진행해야 했습니다. 평소에는 교사가 수업의 맨 앞에서 칠판을 보며 학생들의 주의를 끌었다면, 이제 학생들은 화상 통화를 통해 교사가 어디를 보고 있는지, 어떤 자료를 언급하고 있는지 직관적으로 파악해야 합니다. 이는 사소한 불편함처럼 보일 수 있지만, 인간이 학습하는 방식의 중요한 토대를 뒤흔드는 일입니다.

교육 연구자들은 시선추적을 사용하여 원격 학습 시대와 불가피한 교실로의 복귀에 대비하여 학습 방법과 자료를 재설계하는 방법을 찾고 있습니다. 아이들이 집에서 계속 학습하는 동안, 교사의 시선 패턴을 보여주는 적절한 프레젠테이션 도구와 온라인 튜토리얼은 공동 주의 시나리오가 부재한 상황에서 도움이 될 수 있습니다. 화상 수업에서는 교재가 아닌 교사에게 더 집중하면 공동 주의 학습을 유발하여 교육 세션의 효과를 높일 수 있는 것으로 나타났습니다. 시선추적 인사이트는 이러한 개념을 현실 세계에서 상상하고 테스트할 수 있는 길을 계속 개척해 나가고 있습니다.

교사의 수업 지원

원격 학습이 널리 보급되기 이전에도 시선추적은 학생들을 위한 학습 환경을 최적화하는 방법을 평가하는 데 사용되어 왔습니다. 거의 20년 전 교사의 '직업적 시선'에 대한 연구가 시작된 이래, 우리는 교육계의 베테랑들이 실제 교실 경험에서 시각적 신호를 읽어내고 효과적인 교육 기법에서 실제 데이터를 추출하는 방법을 배웠습니다.

시선추적이 교육 연구 분야에 도입된 이후, 이러한 교육 방법에 대한 보다 상세한 그림이 그려지고 있습니다. 연구자들은 교사의 시선 패턴을 분석하여 잠재적인 방해 요소를 스캔하고, 어려움을 겪는 학생을 찾아내고, 교실에서 콘텐츠가 어떻게 받아들여지고 있는지 추적할 수 있습니다. 교육 연구자인 할슈카 야로즈카(Halszka Jarodzka)는 "이 상호작용적이고 역동적인 환경에서 교사의 시각적 인식이 교실 관리와 교육에 중요한 역할을 한다"고 말합니다(Jarodzka: 2020). 숙련된 교사의 주의력에 대한 이러한 시선추적 연구는 신규 교사가 학급 학생들이 집중하고 잘 받아들일 수 있도록 도와주어 학생들이 최고의 능력을 발휘할 수 있는 기회를 높일 수 있도록 도와줍니다.

이 특별한 연구 분야는 앞으로 나아갈 길이 있으며, Jarodzka는 "더 많은 모바일 시선추적 연구를 통해 교사의 시각적 지각이 가르치는 행위에서 어떻게 작용하는지 이해할 수 있을 것"이라고 설명합니다(Jarodzka:2020). 이는 흥미로운 관점이며, 가르치는 행위 자체를 분리하여 조사하고 이해할 수 있는 새로운 심리학 연구 분야를 상상할 수 있게 해줍니다!

읽기 및 이해력

교사는 발달 과학자는 아니지만, 역사적으로 교사는 아동의 학습에 지속적인 영향을 미칠 수 있는 읽기 및 이해 능력에 대해 복잡한 판단을 내려야 했습니다. 이러한 판단이 정확하고 조기에 이루어질 때, 아이들은 맞춤형 학습 프로그램을 통해 가능한 한 가장 높은 읽기 수준으로 학교를 떠날 수 있도록 양육될 수 있습니다. 반면에 결정이 늦어지면 아이들이 학습을 시작할 기회를 빼앗기게 됩니다.

이러한 위험을 완화하는 한 가지 해결책은 시선추적을 사용하여 읽기 패턴을 측정하는 것입니다. 이전에는 아동의 읽기 속도와 용이성을 파악하기 위해 아동을 면밀히 관찰했다면, 시선추적을 사용하면 인지 부하, 정확한 머뭇거림, 특정 단어의 어려움 등 특정 영역을 분리해낼 수 있습니다. 이러한 방식으로 이제 완전한 문장을 읽는 데 실제적이고 반복적인 어려움을 겪는 아이와 고립된 단어에서만 어려움을 겪거나 평가 중에 주의가 산만해진 다른 아이를 보다 정확하게 구분할 수 있습니다.

시선추적 기술은 이러한 발전에 힘을 실어주고 있으며, 다음과 같은 솔루션이 이를 뒷받침하고 있습니다. 토비의 새로운 독서 관련 메트릭스 및 다음과 같은 자동 분석 도구 Tobii Pro Lab과 같은 솔루션은 앞으로 이 분야에서 필연적으로 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

독서 보조 소프트웨어

우리 모두는 복잡한 텍스트 때문에 정보를 내면화하는 능력이 심각하게 저하되는 상황에 처한 적이 있습니다. 전문 용어, 복잡한 문구, 업계 용어는 모두 비효율적인 읽기 과정에서 특정 개인이 진정한 영감을 얻지 못하도록 방해하는 요소로 작용합니다. 이는 학계에서도 흔히 볼 수 있는 현상이지만, 다행히도 과학 논문을 이해하기 쉽게 만드는 방법을 연구하는 연구자들이 있습니다.

한 가지 흥미로운 새로운 예는 독자의 시선을 추적하여 인지 부하를 평가할 수 있는 텍스트 요약 증강에 관한 것입니다. 특정 단어나 과학 용어에 대해 높은 부하가 기록되면 독일 인공 지능 연구 센터의 개념 소프트웨어는 이를 망설이는 순간으로 간주하고 도움이 되고 눈에 거슬리지 않는 방식으로 해당 용어에 대한 정의를 소개합니다. 화면을 벗어나 직접 의미를 검색하지 않고도 논문을 읽는 사람은 해당 용어와 문장의 맥락을 이해하고 집중력을 잃지 않고 계속 읽을 수 있습니다.

이 소프트웨어 개발팀이 추구하는 것은 독자의 부차적인 책임을 제거하여 정보 자체에 집중할 수 있도록 하는 지능형 읽기 솔루션입니다. 이들의 알고리즘은 "신뢰도가 낮은"(Vadiraja, Dengel, Ishimaru: 2021) 시기를 식별하고 가장 적절한 도움의 손길을 내밀어 올바른 방향으로 유도할 수 있습니다.

초기 발달 읽기 자료부터 학습 장애인을 위한 보조 도구까지, 읽기 어려움을 이해하고 실시간으로 대응하는 알고리즘은 다양한 상황에서 이와 같은 소프트웨어의 잠재적 응용 분야를 상상하기만 하면 됩니다.

화학 개념에 대한 학생 지원

화학을 처음 배우는 학생들은 이 과목을 자세히 배우려고 할 때 독특한 장애물에 직면하게 됩니다. 다른 과학 분야와 달리 화학은 항상 무형의 영역입니다. 학생들이 탐구하는 현상에 대한 실제 경험이 제한되어 있기 때문에 내면화하기가 더 어렵습니다. 화학을 마스터하려면 미시적, 거시적, 상징적 수준에서 화학을 이해해야 하는데, 전문 화학자는 이를 동시에 엮어낼 수 있지만 초보자에게는 높은 벽처럼 느껴집니다.

당연히 이 때문에 현장에서 시각화 도구의 사용이 붐을 이루었습니다. 정적인 이미지와 투박한 애니메이션으로 구성된 이러한 도구는 화학이 제공하는 복잡한 개념을 전달하기 위해 최선을 다했습니다. 시선추적은 전문가와 초보자 모두 화학 이벤트의 시각적 표현을 어떻게 흡수하는지에 대한 일반적인 이해를 넓혀주고 있으며, 제시카 R. 반덴플라스와 같은 연구자들은 전문가들이 지속적으로 사용을 권장함에도 불구하고 왜 신입생들이 시각화 도구를 쓸모없다고 생각하는지 이해할 수 있게 해줍니다. 반덴플라스의 연구에서 시선추적 데이터는 전문가가 자료를 접할 때 보는 것과 초보자가 보는 것 사이에 괴리가 있음을 보여주었습니다. 이를 통해 교사가 시각 자료의 다른 영역으로 주의를 환기시키는 추가 설명을 통해 그 격차를 해소할 수 있었습니다.

애니메이션 제공: VisChem 프로젝트.

헤링턴과 동료들의 또 다른 연구(2008)에서는 학생들이 미세한 변수를 조작하고 결과를 관찰할 수 있는 시뮬레이션에 참여하는 동안의 시선 데이터를 분석했습니다. 그 결과 전문가의 지도가 없는 학생들은 제공된 자료가 아닌 자신의 제한된 지식과 알고리즘적 사고에 의존하는 것으로 나타났습니다. 이러한 상황에서 초보자가 어떻게 정보를 습득하는지에 대한 통찰력을 통해 학습 속도를 높이기 위해 교수법을 변경할 수 있었습니다. 또한 교사는 화학 과목을 배우는 학생들의 학습 방식에 최적화되도록 교재를 변경할 수 있는 권한이 주어졌습니다.

티칭 코드에서의 시선추적

최신 소프트웨어 개발 기술에서 코드 리뷰는 프로세스의 필수적인 부분입니다. 코드의 품질 보증은 작성 자체만큼이나 중요하며, 초기에 오류를 찾아내면 나중에 수많은 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 그렇기 때문에 새로운 코드 작성자가 가능한 최선의 방법으로 교육을 받도록 하는 것이 매우 중요합니다.

독일 레겐스부르크의 교육 연구자들은 아이 트래커를 사용해 숙련된 코더와 상대적으로 이 분야에 처음 입문한 코더가 오류를 검사하는 방식을 시각화하기 시작했습니다. 신입 코더와 숙련된 코더 간에 검토 기술에 차이가 있는지, 그리고 이러한 인사이트를 활용하여 미래 세대의 코더에게 보다 효과적인 검토 전략을 가르치는 데 어떻게 적용할 수 있는지 알아보고자 하는 것이 목표였습니다. 이 연구의 수석 연구원인 닉 쇼어(Nick Schor)는 "고급 및 전문 프로그래머가 오류를 감지할 때 훨씬 더 나은 성능을 보였으며 시선추적 데이터는 보다 효율적인 리뷰 전략을 시사한다"는 결론을 내렸습니다(Schor 외: 2020).

오늘날 코드 리뷰는 소프트웨어 시스템의 도움으로 많은 수고를 덜어주지만, 여전히 중요한 순간에는 많은 수작업과 사람의 결정이 필요합니다. 시선추적을 통해 이러한 결정이 어떻게 내려지는지, 어떤 정보가 리뷰어에게 정보를 제공하는지, 리뷰어가 코드 자체를 단순화할 수 있는 방법을 어떻게 이론화하는지에 대한 이해가 가능해집니다. 점점 더 기술이 발전하는 사회에서 기존 코딩 관행에 대한 중요한 인사이트는 앞서 나가려는 기업에게 매우 유용할 것입니다.

결론

다양한 개인의 학습 방식에 대한 더 풍부한 이해는 연구자들이 아직 상상조차 하지 못했던 가능성을 열어줍니다. 현재 시선추적은 피험자 스스로 설명하거나 합리화할 수 없는 사고 과정을 해독하는 데 앞장서고 있으며, 학습 행동의 가장 본능적이고 자연스러운 부분을 이해하는 데 도움을 주고 있습니다. 특히 어린 아이들의 행동을 분석할 때 시선추적 인사이트를 통해 의사소통 발달의 후기 단계까지 얻을 수 없었던 학습 습관에 대한 특권적인 접근 권한을 얻을 수 있습니다. 하지만 학습 여정의 시작 단계에 있는 어린아이든, 학습 여정의 마지막 단계에 있는 성인이든, 시선추적은 학습하는 동안 마음속을 들여다볼 수 있는 뒷모습을 제공합니다.

시선추적이 다음과 같은 분야에서 어떻게 사용되고 있는지 자세히 알아보려면 연구 페이지를 방문하십시오. 교육 및 독서 연구.

참조

Vandenplas, J. R. (2008). 화학 학습의 애니메이션: 전문 지식 및 기타 특성의 효과. 미국 가톨릭 대학교.

Jarodzka, H., Skuballa, I. & Gruber, H. (2021). 교육 실습에서의 시선 추적: 교실에서 교수 및 학습의 기초가 되는 시각적 지각 조사하기. Educ Psychol Rev 33, 1–10.

바디라자, P. 덴겔, A. 이시마루, S. (2021). 지능형 읽기 도우미를 위한 텍스트 요약 증강. 증강 인간 국제 컨퍼런스(AHs '21), 2월 22일–24, 2021, 핀란드 로바니에미. ACM, 뉴욕, 뉴욕, 미국, 4페이지.

하우저, 플로리안 & 슈라이스터, 스테판 & 로이터, 레베카 & 모톡, 유르겐 & 그루버, 한스 & 홀름크비스트, 케네스 & 쇼르, 닉. (2020). C++ 코드 리뷰: 시선추적 연구의 예비 결과. 1-5. 10.1145/3379156.3391980.