基于学生眼动数据的线上教学课件学习效果分析及优化

［摘 要］ 随着线上教学资源的日渐丰富以及特殊的学习环境要求，直播、录播课教学发展迅猛，有别于传统线下教学师生面对面授课，线上教学环境嘈杂，学生注意力易被分散。为提高高校学生线上学习效率，通过合理科学的线上教学课件“图、文、公式、标题”排版，优化教师线上教学课件。利用桌面眼动仪和录制的教学视频模拟学生线上学习环境，追踪实验对象观看教学课件时的眼动，分析眼动行为，获取眼动数据，并对实验对象在线上教学后的一小时和一周的两个时间节点进行学习内容测试，从学习理解深度、学习记忆深度以及学习应用能力等三个方面评价学生在不同设计课件下的学习效率，利用评价结果与课件设计要素的配对t检验获取最优的线上教学课件设计方案。

［关键词］ 线上教学；视线追踪；眼动数据；学习效果；PPT课件

［基金项目］ 2021年度北京市高等教育学会教改课题“基于视线追踪技术的油气安全工程线上课程学习效果研究”（YB202144）

［作者简介］ 胡瑾秋（1983—），女，江苏南京人，博士，中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院教授，博士生导师（通信作者），主要从事油气生产复杂系统安全预警技术、油气装备监测预警大数据科学与工程研究。

［中图分类号］ G642.421 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）12-0005-08 ［收稿日期］ 2023-02-10

引言

随着线上学习办公软件的蓬勃发展，线上学习活动已经逐渐成为人们日常生活的选择，各大高校也在特殊时期选择“线上直播教学+数字化学习资源”相结合的方式进行授课［1］。

线上教学以其快捷、便利等优势成为学习者的首选，线上教学以直播、录播课程视频和PPT教学课件两种形式呈现。然而，有别于传统的高校线下课堂授课，线上教学学习环境复杂，师生课堂交流反馈受限，学生注意力易被分散，学习效率不高。对此，高校教师在线上教学时，需要借助合理科学的语音语速、便于记忆的教学课件，以吸引学生注意力，提高学生的学习效率与知识记忆时间［2-4］。

基于眼动仪的视线追踪技术可以识别观看者的眼动行为和轨迹。胡瑾秋、张来斌等［5］利用眼动仪和视线追踪技术判定工艺操作中的人员失误行为。胡瑾秋、胡静桦等［6］使用眼动仪开展三维模拟灭火救援训练平台的应急培训效果研究，通过采集操作者的眼动数据并提取特征，得到典型失误模式的失误特征。Wright等［7］研究眼动模型（EMMEs）引导学习者注视和凝视以提高学习效率，发现EMMEs在特定条件下部署可以提高学习者的学习效率。王超群等［8］指出眼动仪可以通过眼动数据有效反映视频学习的效果。邵长金等［9］利用眼动仪记录实验对象在虚拟实验教学时的注视热点，以此改进虚拟仿真实验方案。

本文从微观角度寻找教学课件中不同的设计因素对高校学生学习效率的影响，通过基于眼动数据的线上教学模拟实验，从学习理解深度、学习记忆深度以及学习应用能力等三个方面评价高校学生的学习效率，制订最优的线上教学PPT课件设计方案。

一、基于眼动仪的线上教学课程设计要点

本文设计了基于桌面眼动仪的线上教学课程实验，利用实验对象观看线上教学录播课时被追踪到的眼动行为与眼动数据，系统性辨识影响高校学生线上学习效率的教学课件设计因素。实验所使用的眼动数据包括实验对象的注视兴趣区、注视时长、注视热点以及注视顺序，分析实验对象在线上授课中对教学课件的主要关注区域以及影响学生学习效率的教学因素。根据线上授课的实际教学情况以及教师的PPT课件，划分了如图1所示的教学课件设计要点。从线上教学课件设计出发，探究合理、科学的教学课件的“图、文、公式、标题”布局方式。同时，研究教师在线上教学过程中合适的语音语速和最佳的教师窗口摆放位置。

二、眼动实验方案

本文在正式实验前实施了预实验，最终选定了“图片+音频+视频+问卷”相结合的实验方式，将线上教学实况（腾讯会议直播课）截图，留存每一次屏幕变化的图片，同时录下线上教学的音频。实验对象在桌面眼动仪的监测下，配合教学音频观看截图和视频，由操作者根据教学音频切换截图，模拟真实线上教学场景。教学课件中的动图部分由短视频呈现，单独监测，以达到对教学课件切换过程中实验对象眼动行为的逐帧分析。眼动监测在模拟教学结束后，对实验对象进行教学内容的问卷检测和教学反馈记录，同时对检测结果进行评分，记录实验对象的学习体验。在没有额外复习和学习的条件下，于一周的记忆周期结束点对实验对象进行第二次教学内容问卷检测，着重观察实验对象的记忆深刻点和学习掌握点。

以中国石油大学（北京）安全工程专业胡瑾秋教授所授课程“燃烧与爆炸学”作为线上教学实验素材，选取《可燃液体燃烧》章节，邀请中国石油大学（北京）安全工程专业未学习过该课程的本科三年级学生，以及已经学习过该课程一年的本科四年级学生，共计10人，作为本次实验的实验对象。

实验设计线上教学模拟实验课程时间轴，如图2所示，课程以“燃烧与爆炸学”第五章的教学内容为主要脉络，加入不同语速、不同课件设计切换等部分。其中，语速变化有缓慢语速150～180字节每分钟、正常语速240字节每分钟、快速语速320～350字节每分钟［10］等三种。

线上授课的可视化部分包含教学课件的设计、教师的形体以及板书占比的设计。根据补色对比强烈的原则，实验选取日常教学会出现的颜色对比加入实验课件设计，分为强烈颜色对比和相近颜色对比。以色环图为色彩对比依据，线上教学PPT字体色彩对比示例如图3所示。

对于教师窗口，实验根据传统课堂授课的经验判断，距离教师较近的学生的注意力会更加集中，而距离教师较远的学生的注意力会稍有偏离。虽然线上教学中学生看到的教师画面是相同的，但是依然有大小之分，实验需要寻找教师窗口大小对学生听讲的影响。

实验将教师窗口大小分为四种情况：适中（腾讯会议默认窗口大小）、放大、不存在教师窗口和教师窗口异动，实验呈现教师窗口大小示例如图4所示。

三、线上学习效率分析

（一）热点图分析

根据桌面眼动仪获取的实验对象眼动数据开展注视热点分析，图5为实验对象对图文等不同部位的关注热点图对比，包含全部实验者的综合热点图。根据图5，经实验分析发现实验对象的关注点并不是在所有教学时刻无差别地关注某一种设计要素，而是在不同情况下有不同的关注热点。将热点信号图标识的中心部分划定为关注重点，边缘部分为次关注点，没有信号图标记视为无关注重点。

图5（a）为普通黑体标题文字、加粗红色文字、剪贴画图片和教师头像共同存在的场景，10名实验对象的第一关注重点为普通黑体标题文字，第二关注重点为“爆炸”剪贴画，第三关注重点为教师头像，其他部分几乎没有被关注。图5（b）则是在图片背景下的深浅色文字以及教师头像，该场景下实验对象的第一关注重点为图片背景中的图片亮点部分（暗色背景下的明亮火焰），第二关注重点为文字标题部分，存在空白部分有关注点的情况。

对全部素材场景的不同部分进行关注点统计，结果如图6和表1所示，统计不同设计要素成为关注重点的次数以及对应的设计要素在实验过程中出现的总次数。规定总关注占比（TAP）、第一关注重点+第二关注重点综合占比（IAP）的计算方式如式（1）（2）所示。

TAP=（FF+SF+NIF）/A                   （1）

IAP=（FF+SF）/A                       （2）

针对文字设计要素，实验结果表明实验者针对普通文字的IAP为67.85%，TAP达到96.43%；加粗文字的IAP为71.43%，TAP为100.00%；特殊颜色文字的IAP为36.36%，TAP为72.73%。被关注程度顺序依次为加粗文字＞普通文字＞特殊颜色文字。

简单示意图设计要素的IAP为75.00%，TAP为75.00%；普通图片的IAP为20.00%，TAP为70.00%。实验说明，相比复杂的纯图片，使用简单易懂的示意图更能引起学生的关注。公式的IAP为69.23%，TAP为100.00%；表格的IAP和TAP均为50.00%。

（二）兴趣区分析

根据实验素材设计，在实验开始前选择实验对象可能会感兴趣的区域，划定兴趣区域，分析兴趣区内的眼动数据，实验结果如图7所示。

实验规定指标注视时间密度的计算公式为：

其中，tavg为兴趣区内平均注视时间，S为兴趣区比例面积。

实验根据所需要求划分兴趣区，兴趣区的划分标准为实验点存在的地方，其中字体颜色对比、字体大小对比、图片文字排版等区域是需要重点观察的地方，因而划定为兴趣区。为获得实验对象对实验点的眼动反馈，选择实验对象兴趣区内的平均注视时间和注视点。实验所用截图大小一致，平均注视时间与兴趣区面积之比作为该兴趣区的注视时间指标。注视时间指标用以观察实验点对实验对象的吸引程度，作为教学课件的参考指标。

1.文字字号分析。经实验分析发现，不同字号的注视时间密度之间呈现字号大小越极端，关注程度就越高的趋势，即极大的字和极小的字都会吸引实验者的关注，这种现象在极小字中更为明显，结合实验者的问卷调查结果，极小字在课件中难以辨识，为了更好地阅读和理解，实验者选择过多地关注，同时因为辨识极小字，课件中其他要素被实验者忽略，不同字号兴趣区注视时间密度如图8所示。

在学习和理解的过程中，注视时间是反映学习效率的因素之一，但并不意味着注视时间越长，学习效率越高。注视时间长反映该素材观察费时，影响学习效率。字体过小，需要的观察时间更长；字体过大，易导致分散实验对象注意力，影响其他部分的观察学习进度。由实验结果可知，6号字体注视时间密度较大，达到1 122.82 ms/cm2，在很小的兴趣区内注视时间长达4 132 ms。结合实验问卷的调查结果“看不太清”“懒得去看”可知，6号字体不适用于教学课件，其注视密度过大。54号字属于标题用字，在实验中除标题外还设置在文本中，注视密度高达109.57 ms/cm2，也属于注视过于密集，学习效率低下。因此，参考实验者的成绩排名，将注视密度的合理性与成绩关联，成绩越好的实验者，其常用的注视密度被认为更具有合理性。

选取成绩优秀的实验对象CQ，计算其平均注视时间密度为30.70 ms/cm2，划定注视时间密度25.00～35.00 ms/cm2为最佳注视时间密度，根据图8，24号字和40号字的关注度都符合最佳注视密度。

2.颜色对比分析。实验给出假设，H1：假设强烈色彩对比的部分对学习效率有正面影响；H2：假设相似色彩对比的部分对学习效率有非正面影响。在实验的最终问卷测验中，针对色彩对比模块的素材进行提问，包含记忆深度、认知理解两个部分，色彩对比部分问卷测验分数如表2所示。

将强烈色彩对比、相似色彩对比和正常色彩对比的问卷分数进行配对样本t检验，将色彩对比这个设计因素作为自变量，问卷测验分数和注视时间密度作为因变量，如表3所示。

强烈色彩和正常色彩配对样本检验结果见表4，表明强烈色彩对比并没有带来很大的学习成果差异（t=5.339，p=0.088＞0.05），假设H1不成立。

相似色彩和正常色彩配对样本检验结果见表5，表明相似色彩对比的学习成果差异并不大（t=1.000，p=0.126＞0.05），假设H2不成立。