Student Attention in the Modern Classroom: An Eye‐Tracking Field Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Multitasking, commonly perceived to be a method of increasing productivity and maximizing time, is increasingly commonplace among student populations. However, considering recent work examining split attention and the cognitive demands of multitasking behaviour, multitasking is negatively associated with several key learning outcomes in laboratory environments such as information retention, comprehension and academic performance. To better characterize multitasking behaviours in modern classrooms, a field study was conducted using self‐reported student data coupled with gaze behaviour on attention during lectures. Specifically, this study contrasts graduate (GS) and undergraduate (UGS) students’ self‐assessments to in‐class attention to explore whether students are self‐aware of multitasking behaviours. Methods An online questionnaire was developed and distributed to a large mixed didactic anatomy class of GS and UGS. The survey was an amalgamation of three validated questionnaires, Media Use Questionnaire, Media Multitasking Class Index (MMCI), and the Attitudes Scale towards multitasking behaviours. In addition, a subset of students (GS & UGS) wore a single‐eye gaze tracking device during 2 lectures (Arrington Research Viewpoint) throughout the fall term. Students’ (n=4) visual fields were characterized as an index of attention to On‐task (course‐related) and Off‐task (non‐course related) activities. The gaze‐tracked location and duration of multitasking activities were identified off‐line and normalized to a percentage of class time to characterize the extent to which students engage in On‐ and Off‐task activities during lecture. Results Initial analysis of the MMCI survey section (n=105) indicates GS (n=69) estimated spending 7% less class time on on‐task activities than UGS (n=36) (74±0.2 vs 81±0.1, p < 0.02). Gaze tracking indicates GS (n=1) spent 37% more time engaging in multitasking (off‐task) behaviours than UGS (n=3) (45% vs 8% respectively). The UGS MMCI off‐task behaviours compared to that cohort’s gaze tracking suggests students estimate their multitasking behaviours accurately in the classroom (7±0.1% vs 8±0.0%). Through further analysis of attentional time dedicated to on‐task activities (75±0.0%), students largely focused on their notes (54±0.1%), multimedia presentation (11±0.1%), and then the professor (0.4±0.0%) of total class time. Of the time spent in off‐task activities (8±0.0%), distractors to attention included activities such as doodling, adjusting clothes and observing neighbours (7±0.0%), text messaging (0.3±0.0%), and consuming food and/or liquids (0.3±0.0%). This is the first field study of this kind indicating how multitasking is a part of student behaviour and how attention is allocated in the modern anatomy lecture hall through gaze‐tracking. As midterm grades become available, we will correlate both real and perceived behaviours to class performance.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».