眼球追蹤技術

第二章 文獻探討

第一節 眼球追蹤技術 眼球追蹤技術理論

人類很早就開始了對於視覺行為的研究，從二十世紀初就已有學者 提出將眼球運動進行紀錄的技術(Dodge & Cline, 1901)，但那時正巧還是 行為主義較為盛行時，當時的研究者只專注於探討眼球運動的行為本身，

並未進一步了解內在的認知與學習歷程。

眼球追蹤技術的迅速發展奠基於心眼假設(eye-mind assumption)的 提出，學者認為人們處理視覺訊息時，眼球凝視與注意力有密切關係(Just

& Carpenter, 1976)，其後有學者再提出前運動理論(Premotor theory)來解 釋眼球運動和注意力之間的關係，理論中的重點概念為注意力先行選定 目標物，而後進行眼球運動來瞄準目標物，得到最佳的視覺資訊，簡單 來說注意力為眼球運動前的預備動作(Hoffman & Subramaniam, 1995)。

同一時期，有學者提出注意假設推論(Noticing Hypothesis)解釋了注 意力與認知間的關係，他認為語言的特殊性在於學習者必須有意識地注 意到語言的輸入才能習得，否認了潛意識學習的可能性，這也顯示出注 意力在學習上的必要性(Schmidt, 1990, 1993, 1995, 2001)。之後其他學者 將注意力(Noticing)定義為”經由察覺與短期記憶中複誦後而有所探知”，

並認為不同的任務會刺激產生不同的認知處理(Robinson, 1995)。注意力 在認知過程中決定了哪些信息會經由短期記憶複誦後進入長期記憶編 碼，可知注意力為學習的關鍵(Egi, Fujii, & Tatsumi, 2002)。雖然也有學 者對於注意假設推論持不同意見(Tomlin & Villa, 1994)，但可以確定的是 注意力與認知過程間的關係是密不可分的。

6 (attenuation model)，認為所有刺激都有進入到意識中，但刺激強度要大 於一定閾值(threshold)，才會被偵測到進而產生認知(Treisman, 1964)。從 以上兩個理論中可以知道注意力不一定會產生認知，在眼球在進行搜尋 和無意識的運動時，不必要的資訊和低強度的刺激都不會產生認知，因 此，在記錄眼球運動時也需要將無認知的眼動行為納入考慮。

接著眼球追蹤技術被廣泛應用在各個領域中，從一般的閱讀與教學 到商業研究都有，近年來也開始被應用在人機互動(Human–Computer Interaction, HCI)的研究中(Ariasi & Mason, 2011; Eivazi et al., 2012; Ho, 2014; Holsanova, Rahm, & Holmqvist, 2006; Jacob & Karn, 2003)。

眼球運動的過程中包含了兩個要素，眼球進行移動的這個動作被稱 為跳視(saccade)，而當眼球停止運動而開始獲取訊息的動作則稱為凝視 (fixation)，凝視的範圍在 100 到 500 毫秒之間，會依觀看材料而不同，

而眼動運動即為一系列的凝視和跳視所構成的(Rayner, 1998, 2009)。

進行眼球追蹤研究時，視覺興趣區 (regions of interest, ROI)被研究 人員經常使用來紀錄視覺行為，ROI 會配合不同的研究問題做相應的定 義，並可根據定義數據收集相關的變量作分析：4 個常見的眼動數據有 首次凝視時間(duration of first fixation, DFF)、首次凝視延遲時間(latency of first fixation, LFF)、凝視的次數(number of fixations, NOF)、總凝視時

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間(total contact time, TCT) ，藉由這些變量可以觀察並歸納出眼動行為 的趨勢，除此之外，也可以更進一步測量跳視的路徑(course of saccade, COS)，對於學生的眼動行為做更深入的探討，這也是本研究最主要收集 的眼動數據(Hewig, Trippe, Hecht, Straube, & Miltner, 2008)。

有學者收集了近十年間的眼動相關研究文獻，對這些年的研究趨勢 作分析，將眼動數據依照測量尺度與眼動行為類型重新定義出分類表，

並 建 構 了 七 大 學 習 主 題 的 框 架 ， 分 別 為 信 息 處 理 方 法(Patterns of information processing)、教學策略的影響(Effects of instructional strategies)、

現 有 理 論 的 再 檢 視(Reexamination of existing theories) 、 個 體 差 異 (individual differences)、學習策略的效果(Effects of learning strategies)、

決策方法(Patterns of decision making)、社會文化的影響(Social/Cultural effects)，其中個別差異的研究在近年大量增加，為具有未來發展性的一 個重要主題(Lai et al., 2013)。

眼球追蹤技術在數位學習的相關研究

有學者發展了運用眼球追蹤技術發展適性化數位學習 (Adaptive E-Learning through Eye Tracking, AdELE)的框架，利用眼球追蹤技術即時 同步記錄學習內容與使用者資料，了解使用者的表現、知識等級和眼動 行為，從而以多媒體學習環境與動態背景圖書館提供具有相關性、準確 性和可靠性的知識，達到適性化學習的效果(Barrios et al., 2004)。

此後，開始有大量研究者投入運用眼球追蹤技術進行適性化數位學 習的研究，透過即時的記錄使用者的眼動行為，在不同領域中提供相對 應的知識，幫助使用者進行學習(Calvi, Porta, & Sacchi, 2008; Gütl et al., 2005; Pivec, Trummer, & Pripfl, 2006)，而隨著科技的進步，有學者除了 眼動行為之外，更進一步記錄到使用者的頭部與手勢的移動，能掌握使

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用者的更多資訊，進而更好的進行適性化的數位學習(Asteriadis, Tzouveli, Karpouzis, & Kollias, 2009)。

眼球追蹤技術除了運用在適性化數位學習外，有學者提出即時學習 注意力回饋系統(Real-time Learning Attention Feedback System, RLAFS)，

可以在無監督的環境下測量學習注意力。RLAFS 使用眼球追蹤技術掌握 學生當前狀態，能有效改善進行數位學習時學生容易注意力不集中的問 題，進而提升學習成效(Liu, Chang, & Huang, 2013)。

而在人機互動領域中，目前也已有許多研究應用眼球追蹤技術在使 用者與網頁的互動上，透過眼動數據的紀錄可以了解使用者在網頁中的 掃描路徑，也能計算在各網頁元素中的轉換比例(Eraslan, Yesilada, &

Harper, 2015; Pan et al., 2004)，配合多媒體認知理論和網頁設計相關原則 進 行 分 析 ， 就 能 提 供 網 頁 設 計 者 在 使 用 者 經 驗 上 的 科 學 數 據 回 饋 (Axelsson, 2012; Fleming & Koman, 1998; Mayer & Moreno, 2003)。

另外，也有學者使用眼球追蹤技術在國際交通標誌的數位學習課程 中，藉由紀錄與分析眼動行為改善數位學習平台使用者介面和設計更有 效的數位學習任務，也有助於更好地推動交通標誌教學，提供駕駛的安 全性(Rakoczi, Duchowski, Casas-Tost, & Pohl, 2013)。

也有研究應用眼球追蹤技術紀錄了數位學習課堂中學習者的眼動 資料，並計算出相關的度量指標，目的在探究不同學習者的情緒間的關 係，藉此來了解學習者的心理健康程度，期望能提升學習成效(Charoenpit

& Ohkura, 2014)。

有其他學者則運用眼球追蹤技術來檢驗學生在數位學習中解決科 學 問 題 時 的 視 覺 注 意 位 置 ， 比 較 解 題 成 功 或 失 敗 的 學 生 的 熱 區 (LookZone)之間的差異，結果顯示在解決圖表的科學問題時，學生會較 專注在要選擇的選項上，並花更多時間在確認相關因素，且解題成功的

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也有學者在學校環境中導入眼動模型典範(eye-movement modelling example ,EMME)，使用眼動技術來了解學生對於圖片說明文字所採用的 學習策略。研究結果顯示學生觀察模型時會在圖片和文字之間有頻繁的 眼動行為，會花更多時間在重新閱讀檢視，使用此研究的模型確實可以 讓學生有更深度的學習，並且能幫助閱讀理解能力較差的學生更好的進 行知識擷取與轉換(Mason, Pluchino, & Tornatora, 2015)。

此外，有學者使用眼球追蹤技術探討高和低概念理解學生在遊戲式 習中的視覺行為，提供遊戲式學習機制上的建議(Tsai, Huang, Hou, Hsu,

& Chiou, 2016)。

最後，有學者將眼動追蹤技術結合頭部姿勢、面部表情和生理信號 追蹤等多種技術建立混合智能輔助學習的系統，來增進學習者的學習經

10 能力(Topping, 1998)，而學生在評鑑同儕時同樣也被同儕所評鑑著，在 過程當中學生同時扮演評鑑者與被評鑑的設計者的角色(Van Zundert, Sluijsmans, & Van Merriënboer, 2010)，評鑑同儕作品的優缺點除了可以 讓被評鑑的設計者了解評鑑標準，更能幫助評鑑者發展自身知識來調整 自己的作品與學習(Cho & Cho, 2011)。

除此之外，教師也可以藉由同儕互評更準確的了解每位學生在分組 活動中的個人表現(Cheng & Warren, 2000)，並且與教師的回饋相比，學 生更能以相同的語言給予回饋，建議也會更容易達到互相理解(Fallows

& Chandramohan, 2001)，學生在學術能力與自尊的自我效能上更能有效 的提升(Kaufman & Schunn, 2011)，也因此同儕互評會對學生產生強大的 外部動力，進而產生質量較高的作品(Pope, 2001)。同儕互評的特點在給 予學生具體的任務與著重在同儕的工作表現而非個人能力。在這個過程