[論文レビュー] Current Trends in the Use of Eye Tracking in Mathematics Education Research: A PME Survey

Achim J. Lilienthal, Maike Schindler|arXiv (Cornell University)|Apr 26, 2019

Gaze Tracking and Assistive Technology参考文献 25被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、PME会議の出版物を用いて、過去10年間における数学教育研究（MER）における眼動-tracking（ET）の使用をレビューする。ETへの関心の高まり、機器の進化、多様な分析手法の発展が明らかになり、MERにおける眼動-tracking手法の現在のトレンドと今後の研究方向性に関する洞察を提供する。

ABSTRACT

Eye tracking (ET) is a research method that receives growing interest in mathematics education research (MER). This paper aims to give a literature overview, specifically focusing on the evolution of interest in this technology, ET equipment, and analysis methods used in mathematics education. To capture the current state, we focus on papers published in the proceedings of PME, one of the primary conferences dedicated to MER, of the last ten years. We identify trends in interest, methodology, and methods of analysis that are used in the community, and discuss possible future developments.

研究の動機と目的

• 過去10年間における数学教育研究（MER）における眼動-tracking（ET）の使用の変遷をマッピングすること。
• PME会議で発表されたMER研究で用いられたET機器の種別（例：スクリーンベース型対ウェアラブル型）および分析手法（例：凝視持続時間、スキャンパス、ヒートマップ）を分析すること。
• MER分野におけるET研究における、新たなトレンドやメソドロジカルなシフトを特定すること。
• 現在の実践を統合し、MERにおけるET応用のギャップを浮き彫りにすることで、今後の研究の基盤を提供すること。
• 数学教育研究における適切なETツールおよび分析アプローチの選定を支援すること。

提案手法

• 2009年から2018年までの国際数学教育心理学会（PME）会議の論文集に掲載された査読付き論文の体系的レビュー。
• 研究の焦点、使用されたET機器（例：スクリーンベース型対ウェアラブル型）、分析手法（例：凝視持続時間、スキャンパス、ヒートマップ）に基づいて研究を分類すること。
• データ収集プロTOCOLおよび分析フレームワークを含む、メソドロジカル選択の定性的および定量的統合的分析。
• タスクタイプ（例：問題解決、文章理解）、参加者特性、文脈（例：教室対ラボ環境）などの研究設計における共通するテーマの特定。
• 技術採用の変化や分析の洗練度の変化を含む、ET応用のトレンドを解釈するためのトピック分析の実施。
• PME会議の新規出版物とMERにおけるET使用の進化を反映するため、年次的なアップデートを計画すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去10年間で、数学教育研究における眼動-trackingの使用はどのように変化したか？
• RQ2 MER研究で最も一般的に使用されている眼動-tracking機器の種別は何か？また、時間の経過とともにどのように変化したか？
• RQ3 ETを用いたMER研究における主なデータ分析手法は何か？また、それらはどのように進化したか？
• RQ4 数学教育分野におけるET研究で最も頻出する研究文脈とタスクは何か？
• RQ5 数学教育におけるET研究における、新たなメソドロジカルなトレンドと今後の可能性のある方向性は何か？

主な発見

• 数学教育研究における眼動-trackingへの関心は、PME会議での発表数の増加から、過去10年間で著しく高まったことが明らかになった。
• スクリーンベース型眼動トラッカーが最も一般的に使用されており、近年では高精度でよりポータブルなシステムへのシフトが見られた。
• 凝視持続時間、凝視回数、スキャンパス分析といった分析手法が広く用いられており、ヒートマップやサリエンシーモデリングといった高度な技術の採用が増加している。
• 研究の多くは、制御されたラボ環境で実施される問題解決タスクや数学的文章理解を対象としている。
• ETを他のデータソース（例：声の aloud プロトコル、動画記録）と統合する傾向が顕著であり、解釈性の向上に寄与している。
• 使用が拡大しているものの、メソドロジカルな多様性と分析実践における標準化の欠如が、分野全体の課題のまま残っている。