CC BY
15
Варнавский А.Н.
Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань, к.т.н., доцент кафедры автоматизации информационных и технологических процессов, varnavsky alex@rambler.ru
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДПОЧТЕНИЙ В СКОРОСТИ ВОСПРОИЗВЕДЕНИЯ УЧЕБНОГО ВИДЕОМАТЕРИАЛА В СИСТЕМЕ ЭЛЕКТРОННОГО
ОБУЧЕНИЯ
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Система электронного обучения,учебная видеоинформация, скорость воспроизведения, когнитивные процессы, регрессионный анализ, персонификация отображения.
АННОТАЦИЯ
В статье обсуждаются результаты исследования предпочтений в скорости воспроизведения учебного видеоматериала в системе электронного обучения. Построена регрессионная модель зависимости предпочитаемой скорости воспроизведения учебных видеоматериалов от показателей когнитивных процессов и силы нервной системы, коэффициент детерминации которой составил 0,85.
Введение
В настоящее время все большей популярностью пользуются дистанционные учебные и массовые открытые online курсы (например, www.coursera.org,www.universarium.org, www.stepic.org и т.д.). В таких курсах изучаемая информация подается в виде видео роликов. При этом параметры воспроизведения видео задаются самим пользователем. Можно сказать, что скорость воспроизведения является важнейшим параметром представления видеоинформации, поскольку ее величина будет влиять на усвоение информации, время просмотра видео ролика, комфорт и удобство пользователя.
В целом восприятие изучаемой информации зависит от ее представления. Неблагоприятные условия для восприятия информационных потоков увеличивают время работы и снижают объем усвоенной информации. Например, в [1, 2] описано влияние местоположения информационных объектов на экране монитора на время и точность их распознавания.
Следует отметить, что максимальная эффективность обучения будет достигаться, если при организации процесса обучения будут учитываться индивидуальные свойства обучаемых (персонифицированное обучение). В таком случае важно учитывать, как показатели когнитивных процессов, так и показатели состояния ученика.
Организаторы Coursera проводили исследование, направленное на изучение предпочтений пользователей относительно скорости воспроизведения видео, которое показало, что большинству пользователей нравится повышенная скорость воспроизведения. Однако в данном исследовании не учитывались психофизиологические свойства обучаемых и показатели их когнитивных процессов.
Ряд авторов проводили исследования по оценки предпочтений того или иного объекта или стимула в зависимости от его характеристик, особенностей наблюдателя, решаемыми задачами ([3-6]). Данные авторы делают вывод, что эстетические оценки и предпочтения обусловлены не столько характеристиками стимула или особенностями наблюдателя, сколько тем, какие когнитивные задачи и насколько успешно решаются в процессе восприятия.
В связи с этим ставилась задача оценить, насколько когнитивные процессы при просмотре учебного видео определяют предпочтения в скорости воспроизведения данного видео и насколько влияет сила нервной системы. Сила нервной системы является показателем, определяющим динамику работоспособности и развитие утомления в процессе работы.
Целью работы является исследование предпочтений в скорости воспроизведения учебного видеоматериала в системе электронного обучения в зависимости от показателей когнитивных процессов обучаемого и силы его нервной системы.
Важность данного исследования обусловлена тем, что чем ниже оценка и удобство работы с информационным объектом, тем больше умственных усилий будет затрачиваться в процессе работы с объектом, тем быстрее наступит утомление и тем выше нагрузка на системы организма.
Процедура исследования предпочтений в скорости воспроизведения учебного видеоматериала
• Метод проведения;
•Участники. Участниками эксперимента являлись 30 студентов 2-5 курсов Рязанского государственного радиотехнического университета. Число лиц мужского пола — 13, женского — 17. Средний возраст участников составил 21,1±0,6 лет;
• Материалы. Значения показателей когнитивных процессов и силы нервной системы определялись по результатам психофизиологического тестирования. Причем тесты выбирались такими, чтобы в дальнейшем они могли быть реализованы в системе электронного обучения. Также учитывалось, что процессы памяти и внимания являются основными процессами, определяющими эффективность процесса обучения. В результате были выбраны тесты Ландольта [7], на способности кратковременной памяти [8], теппинг-тест [8]. Для отображения видеоинформации использовался плеер, воспроизводящий видео с задаваемой скоростью;
• Процедура исследования. Эксперименты для всех испытуемых проводились в одних и тех же условиях. После проведение инструктажа и объяснения смысла эксперимента испытуемые проходили пробное тестирование на память, внимание и теппинг-тест. При этом испытуемым сообщили разрыв кольца, который они должны искать и вычеркивать в тестах на внимание. Далее предъявлялась запись 12 двухзначных чисел, которые они должны были запомнить в течение 30 секунд и воспроизвести в течение 1 минуты. После минутного отдыха в течение 4 мин проводился тест Ландольта, а затем после минутного отдыха — теппинг-тест. Для оценки предпочтений в скорости воспроизведения видеоматериала каждому испытуемому предъявлялись 30-ти секундные ролики видеоматериала с разной средней скоростью, начиная от 62 слова/мин и заканчивая 118 слов/мин с шагом 8 слов/мин. Испытуемый должен был оценить комфортность просмотра видео ролика при той или иной скорости воспроизведения по 10-ти бальной шкале.
•Полученные результаты
По результатам эксперимента был сформирован набор данных из 30 наблюдений, состоящий из следующих значений:
K — число верно воспроизведенных двухзначных чисел из 12-ти предъявленных в тесте на запоминание (4,6±1,5);
N — количество просмотренных колец в тесте Ландольта (384,7±79,0);
n — количество колец, которые следовало зачеркнуть в тесте Ландольта (41,3±19,1);
О — количество ошибочно зачеркнутых или пропущенных колец в тесте Ландольта (12,7±6,2);
h, ■■■, le — число поставленных точек в 1-6 квадратах соответственно в теппинг-тесте (33,6±8,3; 30,8±5,6; 30,3±6,6; 30,5±5,8; 29,3±5,0; 29,2±6,0);
U1, U2, ■■., u8 — оценки удовлетворенности просмотром при соответствующей средней скорости воспроизведения S1, S2, ■■., s8 = 62, 70, „., 118 слов/мин (4,6±2,1; 6,5±1,8; 8,0±2,1; 8,0±1,6; 7,2±1,8; 5,7±1,8; 3,9±1,9; 2,3±1,9).
•Обработка результатов эксперимента
На основе полученных в эксперименте значений для каждого испытуемого по формулам рассчитывались следующие параметры:
K
- коэффициент памяти Х1 x1 = —,
- показатель работоспособности Х2 = N,
- показатель точности работы внимания х3: x3 = 1 - —,
n
- значение х типа динамики работоспособности в теппинг-тесте, характеризующее силу/слабость нервной системы и являющееся фактором, принимающим значения 1, 2, 3, 4,
- скорость воспроизведения у, при которой была получена максимальная величина оценки из U1, U2, ■■., us. Можно отметить, что большинство испытуемых предпочли скорость воспроизведения у в диапазоне от 75 слов/мин до 90 слов/мин. При выходе за этот диапазон число испытуемых, предпочитаемых такую скорость, уменьшается. На рис. 1 представлено распределение полученных значений у. Видно, что большинство испытуемых предпочитают скорость воспроизведения в диапазоне от 75 слов/мин до 90 слов/мин. При выходе за этот диапазон число испытуемых, предпочитаемых данную скорость начитает уменьшаться. Подобное распределение похоже на нормальное, однако однозначно подтвердить это можно, проведя
большее число экспериментов, в том числе с меньшим шагом при оценке различных скоростей воспроизведения.
ш г"
с о
70
—г~ 75
80
85
90
95
100
105
Максимальная предпочитаемая скорость, спов/мин Рис. 1. Распределение предпочитаемых скоростей воспроизведения
Обработка результатов эксперимента осуществлялась в статистическом пакете R.
Для того чтобы оценить возможность включения полученных показателей в модель осуществлялась проверка наличия мультиколлинеарности в данных путем определения коэффициентов вздутия дисперсий между парами показателей. Получено максимальное значение такого коэффициента между X2 и и равное 1.3. Следовательно, проблема мультиколлинеарности отсутствует и в модель можно включить все рассматриваемые показатели.
Помимо проверки на мультиколлинеарность осуществлялась проверка предпосылок линейной модели.
В результате регрессионного анализа была получена множественная линейная регрессия
вида
у = ao + al•Xl + a2•X2 + aз•Xз + a^•X4 с R2 = 0,75 ^(7, 22) = 9.426, р < 0,001).
Более удачной моделью с точки зрения значения R2 является множественная линейная регрессия со взаимодействиями:
у = Ь + X4•(bl•Xl + Ь2^2 + ьз^з) с R2 = 0.85 ^(13, 16) = 7.24, р < 0,001).
Из проведенного регрессионного анализа видно, что предпочтения в скорости просмотра видеоматериала в первую очередь объясняются процессом внимания. При этом сила нервной системы также влияет на предпочтения в скорости воспроизведения, поскольку влияет на динамику процесса утомления.
во
м * л д » • А
• • л л . А л
Д л * А МММ • * л д
• д • ма л л *«
0.7 0.1
хЗ
Рис. 2. Экспериментальные и прогнозируемые значения предпочитаемой скорости воспроизведения
видеоинформации
Таким образом, получена модель, которая объясняет изменчивость в предпочитаемой
скорости воспроизведения на 85%. Такая модель позволяет персонифицировано прогнозировать наилучшую с точки зрения восприятия и предпочтения скорость воспроизведения видеоинформации, основываясь на значениях показателей когнитивных процессов и силы нервной системы.
На рис. 2 в координатных осях .у(хз) кружками показаны значения скорости воспроизведения, полученные в серии экспериментов, а треугольниками — прогнозируемые регрессией значения.
Для проверки требования к нормальности рассматриваемой линейной модели построим график зависимости остатков Стьюдента от квантилей распределения Стьюдента с 24 степенями свободы (рис. 3). На графике изобразим 95%-е доверительные границы. Видим, что все точки попадают близко к линии и находятся внутри доверительных границ, что свидетельствует о нормальности распределения.
т
Я) §
и 1-
О
5
-?- / О
/ /
/ у -У
г У / у УЯ У
- * * о X» / / ✓
* у
-2
■ 1
1
{ квантили распределения Стьюдента
Рис. 3. График зависимости остатков Стьюдента от квантилей распределения Стьюдента
Использование полученных результатов исследования
Полученную в результате исследования регрессионную модель можно использовать в системах электронного обучения. Как правило, такие системы содержат модуль интерфейса, который отвечает за отображение и представление учебной информации в системе, а также осуществляет интерактивное взаимодействие пользователя с системой. В этот модуль можно добавить блок, осуществляющий определение значений xь X2, xз, X4, на основе которых определяется оптимальная скорость воспроизведения учебного видеоматериала.
При дальнейшем исследовании данной проблематики возможно включение в модель временную составляющую, ответственную за развитие утомления и изменение концентрации внимания. В этом случае возможно динамическое изменение скорости воспроизведения с течением времени.
Таким образом, результаты исследования могут использоваться для разработки модуля управления воспроизведением информации, который позволит повысить эффективность систем электронного обучения.
Заключение. На эффективность восприятия информации влияет множество факторов, в том числе ее представление и психофизиологическое состояние пользователя.
Проведенное в работе исследование показало влияние показателей памяти, внимания и силы нервной системы на предпочтения в скорости воспроизведения видеоинформации. На основе полученных в результате эксперимента данных построена персонифицированная модель зависимости наилучшей скорости воспроизведения от выделенных показателей. Точность прогнозирования может быть повышена за счет уточнения коэффициентов модели при проведении большего числа экспериментов, в том числе при использовании меньшего интервала в скорости воспроизведения между двумя видеороликами.
Дальнейшая работа в данном направлении предполагает проведение экспериментов с учетом большего числа факторов.
Практическая значимость работы заключается в следующем: 1. Использование результатов данного исследования в системах электронного обучения
позволит повысить качество процесса обучения для каждого ученика в зависимости от его
индивидуальных свойств и показателей когнитивных процессов;
2. Использование результатов исследования может использоваться для выработки рекомендаций относительно параметров записи учебных видеороликов;
3. Использование полученной модели может использоваться для выработки рекомендаций относительно проведения очных лекционных занятий.
Литература
1. Андреева О.Н. Сокращение времени распознавания, предъявляемой информации на экране монитора учащемуся. // В мире научных открытий. 2011. №9.1 (21). С. 267-277.
2. Андреева О.Н. Точность узнаваемости тестового изображения в разных точках поля зрения оператора. / / Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2011. №8. С. 57-63.
3. Reber R., Schwarz N., Winkielman P. Processing fluency and aesthetic pleasure: is beauty in the perceiver's processing experience? // Personal. Soc. Psychol. Rev. 2004. V. 8. № 4. P. 364-382.
4. Leder H. A model of aesthetic appreciation and aesthetic judgments // Br. J. Psychol. 2004. V. 95. № 4. P. 489-508.
5. Аллахвердов В.М. Психология искусства. Эссе о тайне эмоционального воздействия художественных произведений. СПб.: ДНК, 2001.
6. Четвериков А.А. Влияние эффективности зрительного поиска на аффективные оценки картин // Экспериментальная психология. 2014. T. 7. № 2. С. 37-48.
7. Бруннер Е.Ю. Лучше, чем супервнимание. Методики диагностики и психокоррекции. Ростов-на-Дону: «Феникс», 2006. 316 с.
8. Карелин А. Большая энциклопедия психологических тестов. Изд-во: «Эксмо», 2007. 416 с.
