基于眼动数据的小学生注意力特点及提升
发布时间:2020-08-06 11:33
【摘要】:小学生群体中普遍存在注意力不集中、持续性差等问题,因而如何提高小学生的注意力成了全社会共同关心的话题,也成了教育学家研究的热门话题。现有的注意力测量工具和训练方案存在一定不足,有待进一步完善。本研究通过将划消测验与眼动实验相结合,进一步完善划消测验,既弥补划消测验的不足,又从时间、空间的维度更加全面准确的记录和测量小学生视觉注意力的眼动特点,并提出针对性的提升建议,本研究的主要研究内容如下:(1)将划消测验和眼动实验相结合,进一步完善注意力的测量工具;(2)用完善后的划消测试对小学生进行注意力测试并分析其注意力特点;(3)通过分析小学生注意力的眼动特征提出针对性的训练方法。通过完善后的划消测验收集的小学生眼动数据进行分析发现:(1)完善后的数字划消测验具有良好的信度和效度,有效兴趣区注视时间和次数这两个眼动分析指标可以测量集中性注意力,且和注意力整体水平呈显著的正相关。(2)在持续性注意力、选择性注意力上无显著的年级差异,在集中性注意力水平具有显著的年级差异,六年级学生整体注意力水平高于四年级学生。(4)部分眼动指标上具有显著的年级差异,整体上来看,四年级学生的注视点参数多于六年级,注视时间参数也长于六年级,但注视效度参数却低于六年级学生。(5)小学生的视区具有显著的空间差异,小学生的注视时间和注视点更多的落在左上角,左上角的正确数最高;其次,在右上角。最后,针对小学生眼动数据的时间维度特征发现提高注视效率可以提高集中注意力,从而提出了视觉追踪有效性训练、大脑抑制性训练、行为习惯专注力训练和教师指导课堂注意力训练来提升小学生注意力水平;针对小学生眼动数据的空间维度特征,指出其个体视区空间差异、个体性注意力水平差异、年级差异、性别差异的不同教学提升策略。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:G442
【图文】:
完善时保持原量表即符号划消测验和数字划消测验的内容和原分析指标不变,只是将原量表的内容编辑到眼动实验中去,利用眼动追踪技术生态效度高、时间精度和空间分辨率高、数据丰富,可以提供时间、空间和生理维度的数据等优点来弥补传原量表灵敏度不足、缺失过程量等弊端。具体方法如下:原 Mesulam’s 符号划消测验是由 22*17 个刺激组成的,其中有 60 个目标刺激,其余都是干扰刺激,要求被试在 22*17 个刺激中寻找目标刺激并划去,现将符号划消测验的内容编辑到眼动实验中,用鼠标点击目标刺激,全部找完之后按空格键进入下一页。在每项测试开始之前均有指导语练习,确保被试答对并完全理解题意。此外,本实验还将 60 个目标刺激划分为 60 个小目标兴趣区,在记录原有指标的基础上,再记录注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等眼动参数。
完善时保持原量表即符号划消测验和数字划消测验的内容和原分析指标不变,只是将原量表的内容编辑到眼动实验中去,利用眼动追踪技术生态效度高、时间精度和空间分辨率高、数据丰富,可以提供时间、空间和生理维度的数据等优点来弥补传原量表灵敏度不足、缺失过程量等弊端。具体方法如下:原 Mesulam’s 符号划消测验是由 22*17 个刺激组成的,其中有 60 个目标刺激,其余都是干扰刺激,要求被试在 22*17 个刺激中寻找目标刺激并划去,现将符号划消测验的内容编辑到眼动实验中,用鼠标点击目标刺激,全部找完之后按空格键进入下一页。在每项测试开始之前均有指导语练习,确保被试答对并完全理解题意。此外,本实验还将 60 个目标刺激划分为 60 个小目标兴趣区,在记录原有指标的基础上,再记录注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等眼动参数。
其中一共有 162 个“6”,158 个“9”。和符号划消测验一样,先把测验内容编辑到眼动实验中,由于测验内容较多,将原测验内容分为五组,每一页呈现一组,共五页,然后将目标刺激划分为兴趣区,共划分为 320 个小兴趣区,在记录原有指标的基础上,再记录注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等眼动参数。5.1.2 修改的结果使传统的划消测验变成了计算机辅助测验,用鼠标点击目标刺激代替原来用笔划去目标。并用眼动技术记录划消测验过程中的眼动轨迹。修改后的划消测验在保留原测试分析指标如速度、正确率基础上,还增加了眼动指标如注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等,收集两种类型的数据,融合多模态的结果,进行多尺度的相关分析,形成多层次的判定的心理检测方法。从而弥补原测试缺失过程量、灵敏度不足等缺点,提高测验的信效度。
本文编号:2782335
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:G442
【图文】:
完善时保持原量表即符号划消测验和数字划消测验的内容和原分析指标不变,只是将原量表的内容编辑到眼动实验中去,利用眼动追踪技术生态效度高、时间精度和空间分辨率高、数据丰富,可以提供时间、空间和生理维度的数据等优点来弥补传原量表灵敏度不足、缺失过程量等弊端。具体方法如下:原 Mesulam’s 符号划消测验是由 22*17 个刺激组成的,其中有 60 个目标刺激,其余都是干扰刺激,要求被试在 22*17 个刺激中寻找目标刺激并划去,现将符号划消测验的内容编辑到眼动实验中,用鼠标点击目标刺激,全部找完之后按空格键进入下一页。在每项测试开始之前均有指导语练习,确保被试答对并完全理解题意。此外,本实验还将 60 个目标刺激划分为 60 个小目标兴趣区,在记录原有指标的基础上,再记录注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等眼动参数。
完善时保持原量表即符号划消测验和数字划消测验的内容和原分析指标不变,只是将原量表的内容编辑到眼动实验中去,利用眼动追踪技术生态效度高、时间精度和空间分辨率高、数据丰富,可以提供时间、空间和生理维度的数据等优点来弥补传原量表灵敏度不足、缺失过程量等弊端。具体方法如下:原 Mesulam’s 符号划消测验是由 22*17 个刺激组成的,其中有 60 个目标刺激,其余都是干扰刺激,要求被试在 22*17 个刺激中寻找目标刺激并划去,现将符号划消测验的内容编辑到眼动实验中,用鼠标点击目标刺激,全部找完之后按空格键进入下一页。在每项测试开始之前均有指导语练习,确保被试答对并完全理解题意。此外,本实验还将 60 个目标刺激划分为 60 个小目标兴趣区,在记录原有指标的基础上,再记录注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等眼动参数。
其中一共有 162 个“6”,158 个“9”。和符号划消测验一样,先把测验内容编辑到眼动实验中,由于测验内容较多,将原测验内容分为五组,每一页呈现一组,共五页,然后将目标刺激划分为兴趣区,共划分为 320 个小兴趣区,在记录原有指标的基础上,再记录注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等眼动参数。5.1.2 修改的结果使传统的划消测验变成了计算机辅助测验,用鼠标点击目标刺激代替原来用笔划去目标。并用眼动技术记录划消测验过程中的眼动轨迹。修改后的划消测验在保留原测试分析指标如速度、正确率基础上,还增加了眼动指标如注视次数、注视时间、兴趣区注视次数、兴趣区注视时间、有效兴趣区访问次数和时间、回视次数等,收集两种类型的数据,融合多模态的结果,进行多尺度的相关分析,形成多层次的判定的心理检测方法。从而弥补原测试缺失过程量、灵敏度不足等缺点,提高测验的信效度。
【参考文献】
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本文编号:2782335
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