Tecnologia de rastreamento de olhos e técnicas de mineração de dados utilizadas para uma análise comportamental de adultos envolvidos em processos de aprendizagem

Metodologia de rastreamento de olhos aplicada à análise comportamental na aprendizagem
A metodologia de rastreamento ocular, entre outros usos funcionais, é aplicada ao estudo do comportamento humano, especificamente durante a resolução da tarefa. Essa técnica facilita o monitoramento e a análise durante a conclusão das tarefas de aprendizagem¹. Especificamente, os níveis de atenção dos alunos em diferentes pontos do processo de aprendizagem (início, desenvolvimento e fim) em diferentes disciplinas (História, Matemática, Ciências, etc.) podem ser estudados com o uso da tecnologia de rastreamento ocular. Além disso, se a tarefa incluir o uso de vídeos com uma voz que orienta o processo de aprendizagem, a Aprendizagem Autorregulada (SRL) é facilitada. Portanto, a implementação da tecnologia de rastreamento ocular na análise de tarefas para as quais o SRL (que inclui o uso de vídeos) é proposto como um recurso significativo para entender como a aprendizagem é desenvolvida^2,3,4. Essa combinação também significa que as diferenças entre os métodos instrucionais (com ou sem SRL, etc.) podem ser verificadas com diferentes tipos de alunos (com ou sem conhecimento prévio, etc.) ⁵. Em contrapartida, a apresentação de informações multicanais (apresentação simultânea de informações auditivas e visuais, sejam verbais, escritas ou pictóricas) pode facilitar tanto a gravação quanto a análise de informações relevantes versus não relevantes das^{variáveis acima}mencionadas 6 . Estudantes com conhecimento prévio expostos a canais de aprendizagem multimídia parecem aprender mais efetivamente do que aqueles com pouco ou nenhum conhecimento prévio. Estudantes com altos níveis de conhecimento prévio do assunto integrarão informações textuais e gráficas de forma mais eficaz⁷. Essa funcionalidade tem sido observada no aprendizado dos textos⁸ que incluem imagens⁹. A tecnologia de rastreamento de olhos oferece informações sobre onde a atenção está focada e por quanto tempo. Esses dados fornecem uma visão do desenvolvimento de um processo de aprendizagem de forma mais precisa do que através da simples observação do processo de resolução durante a conclusão de uma tarefa. Além disso, a análise desses indicadores facilita o estudo de se o aluno desenvolve aprendizagem profunda ou superficial. Além disso, a relação entre esses dados e os resultados de aprendizagem facilita a validação das informações obtidas com a tecnologia de rastreamento ocular^4,10. De fato, essa técnica em conjunto com a SRL são cada vez mais utilizadas no Ensino Superior e na Educação de Adultos¹¹ ambientes de aprendizagem, tanto em cursos regulamentados quanto em cursos não regulamentados¹².

A tecnologia de rastreamento de olhos oferece diferentes métricas: distância, velocidade, aceleração, densidade, dispersão, velocidade angular, transições entre Áreas de Interesse (AOI), ordem sequencial da AOI, visitas nas fixações, saccades, caminho de varredura e parâmetros do mapa de calor. No entanto, a interpretação desses dados é complexa e requer o uso de supervisionados (regressão, árvores de decisão, etc.) e não supervisionados (técnicas de cluster k-means, etc.) ^13,14 técnicas de mineração de dados. Essas métricas podem ser aplicadas para monitorar o comportamento do mesmo sujeito ao longo do tempo ou para uma comparação entre vários sujeitos e seu desempenho com a mesma tarefa¹⁵, analisando a diferença entre participantes com conhecimento prévio versus nenhum conhecimento prévio¹⁶. Pesquisas recentes^11,17 revelaram que aprendizes iniciantes se fixam mais nos estímulos (ou seja, há uma maior frequência de fixação enquanto padrões semelhantes de caminho de varredura são registrados). A duração média da fixação foi maior para especialistas do que para novatos. Os especialistas apresentaram seu foco de atenção nos pontos médios das informações (proximal e central), diferenças que também podem ser vistas nos pontos de visualização dentro da AOI nos mapas de calor.

Interpretação de métricas no rastreamento ocular
Estudos recentes¹⁸ indicaram que a aquisição de informações está relacionada ao número de fixações oculares nos estímulos. Outra métrica importante é a saccade, que é definida como o movimento rápido e repentino de uma fixação com um intervalo de [10 ms, 100 ms]. Sharafi et al. (2015)^{18 encontraram} diferenças no número de saccades, dependendo da fase de codificação de informações do aluno. Outro parâmetro relevante é o caminho de varredura, métrica que captura a ordem cronológica das etapas que o participante realiza para a resolução da tarefa de aprendizagem dentro do AOI definido pelo pesquisador¹⁸. Da mesma forma, a tecnologia de rastreamento ocular pode ser usada para prever o nível de compreensão do participante, que parece estar relacionado ao número de fixações. Estudos recentes indicaram que a variabilidade no comportamento do olhar é determinada pelas propriedades da imagem (posição, intensidade, cor e orientação), as instruções para a realização da tarefa e o tipo de processamento de informações (estilo de aprendizagem) do participante. Essas diferenças são detectadas analisando a interação do aluno com o diferente AOI¹⁹. Técnicas quantitativas²⁰ (análise de frequência) e/ou qualitativas ou dinâmicas²¹ (caminho de varredura) podem ser utilizadas para analisar os dados coletados a partir das diferentes métricas. As técnicas anteriores são analisadas com técnicas estatísticas tradicionais (análise de frequência, diferença média, diferença de variância, etc.) e estas últimas são analisadas com técnicas de Machine Learning (distâncias euclidianas com métodos de edição de cordas^21,22e clustering¹⁷). A aplicação dessas técnicas facilita o agrupamento, considerando diferentes características dos sujeitos. Um estudo¹⁷ constatou que quanto mais especialista o aluno, mais eficaz é a estratégia de processamento de informações espaciais e temporais que é implementada. Uma tabela descritiva dos parâmetros de medição utilizados neste estudo pode ser consultada abaixo na Tabela 1.

Tabela 1: Parâmetros mais representativos que podem ser obtidos com a técnica de rastreamento ocular, adaptados de Sáiz, Zaparaín, Marticorena e Velasco (2019). ²⁰   Clique aqui para baixar esta Tabela.

Aplicação da metodologia de rastreamento ocular para o estudo do processo de aprendizagem
O uso dos avanços tecnológicos e das técnicas de análise de dados descritas acima^{de 5} adicionará maior precisão à análise comportamental dos alunos durante a resolução de problemas nas diferentes fases do processamento de informações (iniciação de tarefas, processamento de informações e resolução de tarefas). Tudo isso facilitará a análise comportamental individual, que, por sua vez, permitirá o agrupamento de alunos com características semelhantes²⁴. Da mesma forma, técnicas preditivas (árvores de decisão, técnicas de regressão, etc.) ²⁵ podem ser aplicados à aprendizagem, tanto relacionada ao número de fixações quanto aos resultados de resolução de tarefas de cada aluno. Essa funcionalidade é um avanço muito importante no conhecimento de como cada aluno aprende e na proposta de programas de aprendizagem personalizados dentro de diferentes grupos (pessoas com ou sem dificuldades de aprendizagem²⁶). Portanto, o uso dessa técnica contribuirá para a realização da personalização e otimização da aprendizagem²⁷. A aprendizagem ao longo da vida deve ser entendida como um ciclo de melhoria contínua, uma vez que o conhecimento da sociedade está constantemente avançando e progredindo. A psicologia evolutiva indica que as habilidades de resolução e a eficácia no processamento de informações diminuem com a idade. Especificamente, a frequência saccade, amplitude e velocidade dos movimentos oculares entre os adultos têm sido encontradas para diminuir com a idade. Além disso, na idade avançada, a atenção está voltada para as áreas mais baixas das cenas visuais, que estão relacionadas a déficits na memória de trabalho¹⁴. No entanto, a ativação aumenta nas áreas frontal e pré-frontal em uma idade mais avançada, o que parece compensar esses déficits na resolução de tarefas. Esse aspecto inclui o nível de conhecimento prévio e as estratégias de compensação cognitiva que o sujeito pode aplicar. Os participantes experientes aprendem de forma mais eficiente, pois gerenciam a atenção de forma mais eficaz, devido à aplicação de processos automatizados de supervisão²⁸. Além disso, se as informações a serem aprendidas forem transmitidas através de técnicas de SRL, as deficiências acima mencionadas serão atenuadas¹⁷. O uso de tais técnicas significa que os padrões de rastreamento visual são muito semelhantes, tanto em sujeitos sem conhecimento prévio quanto em sujeitos com conhecimento prévio⁷.

Em resumo, a análise dos dados multimodal-multicanais sobre o SRL obtidos com o uso de tecnologias avançadas de aprendizagem (rastreamento ocular) é fundamental para entender a interação entre processos cognitivos, metacognitivos e motivacionais, e seu impacto na aprendizagem²⁹. Os resultados e o estudo das diferenças na aprendizagem têm implicações para o design de materiais de aprendizagem e sistemas inteligentes de tutoria, ambos possibilitando uma aprendizagem personalizada que provavelmente será mais eficaz e satisfatória para o aluno³⁰.

Nesta pesquisa, foram feitas duas perguntas de investigação: (1) Haverá diferenças significativas nos resultados de aprendizagem e nos parâmetros de fixação ocular entre alunos e professores especialistas versus não especialistas em História da Arte diferenciando alunos com diplomas oficiais versus alunos com diplomas não oficiais (Universidade de Experiência – Educação de Adultos)? e (2) Os agrupamentos de cada participante com resultados de aprendizagem e parâmetros de fixação ocular coincidirão com o tipo de participantes (alunos com diplomas oficiais, estudantes com diplomas não oficiais (Universidade de Experiência – Educação de Adultos) e professores)?