Gaze behaviour: a window into quantifying task difficulty and performance using the Tower of London Task
Notice bibliographique
Résumé
Actively deciding where to direct our gaze is crucial to the acquisition of visual information regarding our surroundings. Previous studies have demonstrated the potential of examining gaze behaviour to establish overt indices of cognitive processes, such as attention, visuospatial planning and problem solving. The current study aimed to characterize the eye movement pattern during visuospatial planning and problem solving using the Tower of London (TOL) task. Participants (n=9) were shown a series of pictures depicting coloured balls arranged in three columns above fixation (i.e., Goalspace) and below fixation (i.e., Workspace). The task was to plan and execute the shortest movement sequence required to match the ball arrangement in the workspace to that of the goalspace. Participants completed the task across 4 difficulty levels (i.e., optimal sequence lengths 3-6). Our results demonstrated that as task difficulty increased, dwell time, saccade frequency, gaze alternations between goal- and workspace, and saccade path length increased significantly (p<0.01). Notably, non-optimal trials, where participants used more moves than necessary to solve the problem, were associated with longer fixations in areas of the display that were not relevant to the task goal during the initial planning interval (X=375 ms) compared to optimal trials (X=285 ms) (p=0.034). This suggests that fixating on irrelevant areas might interfere with information processing and problem solving. Furthermore, analysis revealed that initial gaze location had a significant influence on initial planning time. Specifically, trials with initial fixations directed to the goalspace were associated with longer initial thinking times (X=7606 ms) compared to the workspace (X=5084 ms) (p=0.021). This finding suggests that initial gaze location contributes to the efficiency of TOL performance. We conclude that gaze behaviour analyses provide useful insights into task difficulty and corresponding behavioural performance.
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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 | 0,000 | 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 ».