An Eye Tracking Comparison of Instructional Videos Showing a Monologue Versus a Dialogue: Impacts On Visual Attention, Learning, and Psychological Variables
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to synthesize two disparate domains of instructional video research to investigate what impacts occurred from, on one hand, the visual presence of the speaker(s), and on the other hand, the format of a dialogue.Seventy-seven participants watched either a narrated control video without the instructor visible, a monologue video with the instructor visible, or a dialogue video between an instructor and student, both visible.To compare the conditions, we examined learning outcomes, visual attention, self-efficacy, mindset, cognitive load, social presence, and interest.Despite eye tracking data showing that participants in speaker-visible conditions spent significantly less time attending to the learning content, we found no conditional differences on measures of learning, social presence, cognitive load, selfefficacy, or mindset.These results suggest that neither speaker visual presence nor dialogue format affected learning or participants' perceptions of the videos.I would like to thank the countless people who supported, guided, and cheered me along my journey through this work.This project would have certainly never left the ground if not for Prof. Kasia Muldner, whose supervision cleared my path of many obstacles and brought invaluable direction and clarity to my ideas and writing.Thank you to Sara for volunteering to be on camera as our intrepid 'student', and to the participants for contributing their time and feedback.Thank you to the faculty, fellow students, staff, and others that I had the pleasure of meeting through the Carleton HCI program -being surrounded by the wealth of knowledge and passion for this field was a constant reminder of the meaningful challenge of awesome, empathetic, human-centred design.To my UOSalsa familia, thank you for bringing so much joy into my life and helping me nurture my love of dance.A regular dose of salsa, bachata, and kizomba was the perfect foil to long days spent reading and writing.Finally, thank you to my friends and family for encouraging me to pursue my dreams and for being there through both stress and celebration.And to Curtis,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».