数位游戏使用量与阅读测验中眼动凝视点数相关性的初步探讨.doc

數位遊戲使用量與閱讀測驗中眼動凝視點數相關性的初步探討Preliminary Study on the Correlation between Game Playing Time and Overall Reading Fixation Numbers張立杰嘉義大學數位學習設計與管理學系賴孟龍嘉義大學幼兒教育學系蔡育晟嘉義大學數位學習設計與管理學系摘要學生使用數位遊戲時，所展現出來的高度使用動機，確實令人印象深刻。但學生長時間的使用數位遊戲，對於學生在閱讀一般材料上是否有影響是一個待討論的議題。透過眼動追蹤，本研究在探討學生使用線上遊戲的量，是否會影響到學生閱讀一般材料。七位大學生參與此一試驗。透過包含中文、數學、以及圖形比對的材料，來進行學生的閱讀眼動分析。初步結果指出，受試者的線上遊戲使用程度之分數，和受試者閱讀中文和數學材料的凝視點數目有些微正相關，但與受試者進行圖形比對材料的凝視點數目呈現負相關，但目前的數據，其相關性沒有達到顯著。關鍵詞：眼動追蹤、數位遊戲、總體凝視點數目Abstract: Online game has been attracting a lot of users. It is highly impressed that the users are engaged in the game world. Applying online game to help students learn has been a controversial issue. In this study, seven undergraduate students were asked to read Chinese texts, solve Math problems, and recognize differences between two nearly identical pictures with their eye-movement recorded using an eye tracker (FaceLab4.5). The preliminary result indicated that the game playing scale of the subjects was somewhat positively correlated with the overall eye fixation numbers in Chinese text reading and Math problem solving, but the opposite was found when comparing two pictures. However, the correlations were not significant. More findings regarding how subjects game playing influenced their reading texts and pictures are discussed. Keywords: Eye-tracking, online game, overall fixation number壹、前言數位遊戲是一個新興且極富吸引力的高互動媒體。數位遊戲在製作上，常經過很良好的設計(Crawford, 1982)，而這些設計，讓很多的學生被吸引，呈現停留在心流狀態(Csikszentmihalyi, 1990)，而花費很多的時間在玩數位遊戲。許多的研究者也發現，使用數位遊戲是一個很好的媒介，來幫助學生進行學習。研究者們倡議，學生在數位遊戲中，培養了許多新的認知能力(Gee, 2003)。目前普遍接受的看法是，設計良好的數位遊戲，對於學生的學習上，是有幫助的。線上遊戲對學生來說是一種新型、有趣、且極富吸引力的媒介。在遊戲的世界中，他們能夠控制自己的角色，與其他玩家在虛擬遊戲世界中互動。眾多的遊戲玩家，在網路上形成龐大的社群，且到目前為止，仍不斷的在成長。數位遊戲的出現，讓傳統的學習模式有了新的詮釋，在遊戲世界中，許多的學習被視為有別於傳統的知能，成為一種新的知識技能。雖然在遊戲世界中，學生能學到許多新型態的技能，但是傳統的閱讀活動無論在閱讀印刷材料或線上閱讀，不論在正規與非正規的學習活動中，仍然是一個很重要的學習歷程。科技的不斷創新，不僅僅改變學習者的學習方式、學習內容，同時也改善了觀察學習者學習行為的方法。透過直接觀察人類的眼球活動，可以了解人類最直接的反應。眼動的研究，早在80年代就已經出現(Rayner, 1998)，隨著目前科技的進步，已經可以廣泛的應用在許多眼動觀察的領域(Suppes, 1990)。透過觀察人類的眼球活動，測量眼球運動此項的方法越來越多被用來研究學習者的學習行為，特別是在閱讀行為的研究上。閱讀是一個很重要的學習活動。在相同的閱讀成效上，一般認同使用較少的整體凝視點數目(overall fixation numbers)達成同樣的閱讀任務，代表著較高的搜尋效率。本研究所要探討的問題是，學生長時間使用這些圖形、動畫與高互動的數位遊戲，是否對於其在閱讀傳統的材料，眼動模式上會有所影響。作者透過將受試者依據玩遊戲量的高低，來進行閱讀時的整體凝視點數目計算，嘗試了解受試者的遊戲使用量與閱讀凝視點數目之間的關係。貳、研究方法一、實驗素材為了了解學生在閱讀上的眼動反應，研究者設計了三類型的閱讀素材，包含了中文閱讀素材，數學解題素材以及圖形比對素材。（一）中文閱讀素材 中文閱讀素材包含三種的測試內容。第一種的材料是要求受試者找出句子中的關鍵句(圖1、C1所示)。第二種的材料是遊戲相關閱讀測驗(圖1、C2所示)，描述一個遊戲的報導，並請受試者選出報導內容的閱讀測驗。第三種的材料是挑錯別字(圖1、C3所示)，要求受試者找出文章中三個錯別字。(C1)(C2)(C3)註：左上角為C1中文找出關鍵句，關鍵句為第二句、右上角為C2遊戲相關閱讀測驗，答案為B、左下角為C3挑錯別字，共有三個錯別字。圖1中文閱讀材料（二）數學解題素材 類似中文閱讀材料，數學解題素材包含三種的測試。第一種是簡易計算梯形面積的數學題(圖2、M1所示)。第二種是一個簡易的代數運算測驗(圖2、M2所示)。第三種是要求受試者計算一個遊戲情境下的簡易數學問題(圖2、M3所示)。(M1)(M2)(M3)註：左上角為M1簡易數學面積計算，答案為D、右上角為M2簡易代數問題，答案為D、左下角為M3遊戲相關數學運算，答案為C。圖2數學閱讀材料（三）圖形比對素材圖形比對主要是要學生找出圖形間的差異。共有三道題目，分別為比對水平兩張圖形之間的差異(圖3、G1與G2所示)、以及找出垂直兩張圖形之間的差異 (圖3、G3所示)，每張圖中，各有三個地方不一樣，而受試者須透過比對，把差異點找出來。(G1)(G2)(G3)註：左上角為G1水平圖案中找出三個差異點材料、右上角為G2水平圖案中找出三個差異點材料、左下角為G3垂直圖案中找出三個差異點材料。受試者須找出三個差異點才算完全答對。圖3圖形識別閱讀材料二、遊戲使用量的測量工具本研究，為了了解學生使用數位遊戲量，參考Kim等研究者開發的線上遊戲量表問卷(Kim et al., 2008)，使用問卷的方式，來了解學生使用線上遊戲的量。依據Kim等人所設計的問卷方法，透過20題與玩遊戲有關的問題，詢問學生玩遊戲的量。採用五等第分法，每個問卷項目分數由1到5。在Kim等人所設計的方法中，透過統計20道題目，可以得到一個20到100的數值，透過此一數值，來反應學生使用線上遊戲的量。較高的問卷分數意味著較高的遊戲使用程度，而較低的問卷分數則反應出學生較低的遊戲使用量。實驗前，所有的受試者被要求填寫問卷，並依據統計的數量來反映了學生的線上遊戲使用程度。三、研究工具本研究使用FaceLAB 4.5測量大學生進行閱讀時眼動情形。FaceLAB 4.5是一套即時臉部和凝視追蹤系統，使用攝影機作為被動量測裝置，受試者不必配帶任何護目鏡、電線或其它感測裝置，可由所得到的影像分析出目標臉部的特徵，包含3D空間位置與方向定位，以及凝視方向等測量。FaceLAB的資料紀錄頻率為60Hz，也就是1秒鐘收集60次眼球運動的資料。實驗進行除了使用FaceLAB系統去測量眼球運動之外，本研究使用GazeTracker 8.0來接收FaceLAB的眼動資料，並進行後續的資料分析與輸出。FaceLAB的環境與受試者校正程序完成後，必須與GazeTracker進行同步的設定，同時兩者的系統顯示解析度設定也須相同，而本研究使用之系統顯示解析度為1280*1024 pixels。GazeTracker 8.0可針對靜態圖像（Image）、應用程式（Application）以及動態影像（Video）等不同素材進行眼動實驗操作，本研究之實驗素材以圖形形式呈現，使用GazeTracker中應用程式（Application）的設定去分析，並於實驗結束後儲存整理為Excel試算表的資料。四、實驗過程所有受試者依序進入眼動儀實驗室進行實驗。實驗環境被設計成個人的閱讀環境。實驗中沒有時間限制，測試材料依據C1、C2、C3、M1、M2、M3、G1、G2、G3的順序，由受試者自行控制閱讀進度。在回答出頁面題項的答案之後，受試者可以按空格鍵，進入下一個頁面。五、閱讀與眼動凝視點人類的眼動，分為掃視與凝視(Poole & Ball, in press)。在閱讀的過程中，眼球不斷的進行運動。研究人員可以觀察使用者的行為，直接追蹤凝視和掃視的眼動數據。凝視指的是當眼睛處於相對平穩，同時考慮或編碼訊息的短暫時間。不同的閱讀行為，平均的凝視時間會略有不同(Rayner, 1998)。本研究，將凝視點界定於200毫秒。圖4是受試者一部份的眼動記錄。Jacob與Karn (2003)提出凝視點的數目可以當作觀看者在搜尋相關資訊的效率指標，比較多的凝視點表示該觀看者在搜尋相關資訊的效率較低。因此，本研究採用凝視點的數目做為受試者在搜尋相關資訊效率上的指標。圖4眼動凝視點範例参、結果目前，此一研究工作是一個先導性的試驗，參與此一先導試驗共有7位大學生擔任受試者。其中，3名是女性和4名是男性。一、總體凝視點的統計與分析 參與實驗的7位大學生，在閱讀材料上的所有眼球移動均被記錄。表1針對受試者的遊戲量與總體凝視點數進行統計。表1的遊戲量一值，來自受試者填寫的遊戲量量表，其它依序列出受試者在閱讀C1、C2、C3、M1、M2、M3、G1、G2、G3的閱讀材料後，所記錄的凝視點數，標示為粗斜體加底線代表該項目，受試者答對。表1受試者的總體凝視點數編性遊戲量中文材料數學材料圖形比對號別C1C2C3M1M2M3G1G2G31女3413215010398881391021701272男50111110104677781851081053男4943126258779803271133403724男531671191229457157711351185女59170175123911101521211031236女3818517014876561611351521347男301711951738165204119151156註：粗斜體加底線代表受試者答對題目為了研究遊戲量與總體凝視點數目之間的關係，採用了皮爾森相關係數(Pearson correlation coefficient)分析方法來了解遊戲量與凝視點數目的關係。表2列出了受試者的閱讀凝視點數目與閱讀材料的皮爾森相關係數分析結果。根據表2所示的統計結果，受試者的遊戲使用量與C1、C3、M1和M2總體凝視點數目皆呈現正相關，但這些關係還沒有達到顯著。其中，C2與M3是呈現微幅的負相關，而C2與M3都是與遊戲相關的閱讀材料。儘管採用皮爾森相關分析的這三個議題均無顯著差異，但仍略微指出具有較多遊戲量的受試者，其總體凝視點數目在中文與數學這兩種材料中，略高於具有較低遊戲量的受試者。但是這樣的關係，在圖形比對中，卻呈現反轉的關係。遊戲量與圖形比對的測試中，遊戲量較高的受試者，顯示出的總體凝視點數卻顯得較遊戲量較低的受試者來得少。這一個初步的發現，可能隱約指出較多的遊戲量可能會增加圖形比對的能力。然而，這是一個試驗性研究，樣本數以及採樣過程均止於初步嘗試。且可能因為採樣的關係，其相關性還沒有看得出顯著，要推論之間的關係，還需要更具體的證據。表2總體凝視點數目的皮爾森相關係數分析項目中文材料數學材料圖形比對C1C2C3M1M2M3G1G2G3遊戲量.115-.129.105.027.419-.055-.348-.086.054二、基於正確答題總體凝視點的統計與分析 為了進一步了解受試者的總體凝視點數目與受試材料間的關係，研究者僅就受試者的遊戲量與答對的題目凝視點數進行皮爾森相關係數分析。在圖形比對中，只有完整找出頁面中兩張圖片裡頭三個不同點的受試者，才被歸納為回答正確。表3列出了皮爾森相關係數分析結果。與之前分析相似的地方是，受試者的遊戲使用量被發現在中文和數學材料當中，與正確答題情況下的總體凝視點數呈現正相關（C1與C2呈現負相關，但C1是極小的負相關且樣本只有三個；C2的材料與遊戲題材相關）；但是在圖形比對素材當中，與正確答題情況下的總體凝視點數呈現負相關。這意味著，具有較高遊戲使用程度的受試者在閱讀中文和數學素材上具有較多的凝視點，在圖形比對上則具有較少凝視點。表3:遊戲量與正確答題情況下的總體凝視點數之皮爾森相關分析項目中文材料數學材料圖形比對C1C2C3M1M2M3G1G2G3遊戲量-.024-.199.395.027.419.026-.404-.804-.708肆、討論與結論數位學習的發展，隨著許多系統開發的逐漸穩定，將會有越來越多評估面的需求。使用者使用成效的評估策略有很多，透過觀察受試者的眼球運動是一種直接獲得受試者使用歷程的直接證據。數位遊戲是一個非常吸引人的高互動媒體，讓為數眾多的學生，不論是大學生、中學生甚者是小學生投注許多的時間在遊戲上。大量的遊戲被開發出來，吸引著眾多的使用者使用，當然同時也引起許多研究者的關注。這一個先導研究，目的主要是在了解學生使用線上遊戲的量對於其進行閱讀一般材料時，是否會有閱讀行為上的不同。依據目前的發現，受試者在閱讀傳統的中文材料，以及數學材料時，眼動中的總凝視點數目與遊戲量成些微正相關。這代表著同樣的閱讀材料，玩遊戲比較多的學生，需要花費較多的凝視點，才完成閱讀活動。而這一個發現，在圖形比對的測試上，則呈現很大幅度的反差。圖形比對的活動中，遊戲量多的受試者，只需要較少量的凝視點，即可以完成圖形比對的任務。這一個原因，可能是數位遊戲本身是一個高度圖形化的介面，使用者長時間使用時，對於其圖形的辨識能力，有所提昇(Gagnon, 1985)。目前的數據，只能約略指出，遊戲量的多與少，對於圖形比對的效能有影響，但影響量的多寡，則待進一步的分析。雖然數位遊戲是一個新興的高互動平台，也確實吸引了眾多的使用者。但在正規與非正規的學習中，閱讀仍是一個很重要的學習活動。目前，這一個先導性的觀察研究，因為樣本數的限制，研究者只能隱約的推論玩遊戲的量與閱讀中文及數學材料的總凝視點數上，似乎有著正相關，以及在進行圖形比對的總凝視點數目上，應該有著負相關。但因為取樣的方式以及方法的限制，這些的關係，顯著性還沒有明顯。目前，這是一個先導性的研究，還有許多需要再持續探討的地方。包含，樣本數偏低，以及使用的分析方法過於簡略。在後續的研究中，我們將提昇受試的樣本數，同時採用更精準的測量方式，分析受試者的眼動行為。伍、參考文獻Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. New York: Harper and Row.Crawford, C. (1982). The art of computer game design. Osborne: McGraw-Hill.Gagnon, D. (1985). Videogames and spatial skills: An exploratory study. Educational Technology Research and Development, 33(4), 263-275.Gee, J. P. (2003). What video games have to teach us about learning and literacy? New York: PalagraveMacmillan.Jacob, R. J. K., & Karn, K. S. (2003). Eye tracking in Human-Computer Interaction and usability research: Ready to deliver the promises, In J. Hyn, R. Radach, & H. Deubel (Eds.), The minds eye: Cognitive and applied aspects of eye movement research (pp. 573-605). Amsterdam: Els