Tracking the Progression of Reading Through Eye-gaze Measurements
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we consider the problem of tracking the progression of reading through eye-gaze measurements. Such an algorithm is novel and will ultimately help to develop a method of analyzing eye-gaze data which had been collected during reading activity in order to uncover crucial information regarding the individual's interest level and quality of experience while reading a passage of text or book. Additionally, such an approach will serve as a “visual signature” - a method of verifying if an individual has indeed given adequate attention to critical text-based information. Further, an accurate “reading-progression-tracker” has potential applications in educational institutions, e-readers and parenting solutions. Tracking the progression of reading remains a challenging problem due to the fact that eye-gaze movements are highly noisy and the eye-gaze is easily distracted in a limited space, like an e-book. In a prior work, we proposed an approach to analyzing eye-gaze fixation points collected while reading a page of text in order to classify each measurement to a line of text; this approach did not consider tracking the progression of reading along the line of text. In this paper, we extend the capabilities of the previous algorithm in order to accurately track the progression of reading along each line. the proposed approach employs least squares batch estimation in order to estimate three states of the horizontal saccade: position, velocity and acceleration. First, the proposed approach is objectively evaluated on a simulated eye-gaze dataset. Then, the proposed algorithm is demonstrated on real data collected by a Gazepoint eye-tracker while the subject is reading several pages from an electronic book.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».