Eye tracking technology for examining cognitive processes in education: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Eye-tracking studies have been increasingly used to investigate student cognitive processes. While some existing literature has reviewed commonly used eye-tracking measures and analytical methods across different contexts, there remains a gap in clarifying the educational themes, cognitive theories, and specific cognitive processes most frequently examined in recent eye-tracking studies. To address this, this review synthesizes recent educational eye-tracking research analyzing student cognitive processes from January 2012 to November 2024. In total, 313 articles were reviewed, and several main findings emerged: (1) the majority of eye-tracking studies examined the themes of multimedia learning, reading performance and problem-solving, and fewer focus on second language learning, computer-based tests, and individual differences; (2) About half of the studies were conducted guided by one or more theories, with Cognitive Load Theory (CLT), Cognitive Theory of Multimedia Learning (CTML), and Dual-coding Theory (DCT) being the most frequently applied; (3) eye-tracking data were primarily collected from college students, and temporal and count measures were typically used to investigate the cognitive process of information organization rather than those of information selection and integration; (4) Basic statistical methods and linear mixed models were widely used to analyze student attention differences. The results of this review provide theoretical and practical insights into the strengths and challenges of using eye-tracking technology to assess the impact of pedagogical interventions in computer-based learning environments. • Reviewing the eye-tracking studies from January 2012 to November 2024. • Analyzing how the eye-tracking technique has been used to analyze student cognitive processes among various topics. • Discussing how eye-tracking measures have been used to explore student cognitive processes. • Outlining the cognitive theories that are often used to guide eye-tracking studies. • Summarizing the benefits and challenges of eye-tracking studies that explore student cognitive processes.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».