Gaze Mapping und areas of interest von Novizen und Experten bei Lösungsstrategien zur Messung von Bildkompetenz

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Hannelore Baumgartner
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1 Gaze Mapping und areas of interest von Novizen und Experten bei Lösungsstrategien zur Messung von Bildkompetenz Miles Tallon, Prof. Dr. U. Frick, Prof Dr. B. Olk, Prof. Dr. K. Rakoczy

2 Inhalt 1. Einleitung 2. Bildkompetenz in der kulturellen Bildung 3. Problemstellung 4. BKKB-Assessment 5. Generische Aufgabenstrukturen 6. Teilstudie Eye Tracking Analyse Stichprobe Variablen 7. Ausblick & Diskussion

3 BKKB Bildkompetenz in der kulturellen Bildung

4 Problemstellung - Bildkompetenz Visual Literacy? - Bildkompetenz bezeichnet die Fähigkeit Bilder zu lesen, und sich mit und durch Bilder ausdrücken zu können. - Definitorische Problematik und Heterogenität des Begriffs - Mangel an kohäsiver Theorie (Avgerinou & Pettersson, 2011) - Umgang mit visuellen Medien spielt jedoch eine zentrale Rolle für die Teilhabe an kulturellem Leben und eröffnet Chancen für künstlerisch-ästhetische Erfahrungen (Boughton, 1986) - Schwierigkeit der Messung und Abgrenzung Intelligenzkonzept - Wahrnehmungspsychologie vs. kulturellen Bildungsforschung

5 The interaction among divergent opinions, [ ] the activation and application of different research paradigms with the view to enlighten our understanding of what might constitute the concept [of visual literacy], have kept the process of searching the theoretical basis as well as the raison d être of VL so lively and intellectually stimulating. (Avgerinou & Pettersson, 2011, S. 3)

6 BKKB-Assessment Entwicklung eines Tools zur Messung von Bildkompetenz Aufgaben auf Tablets Orientierung am Kompetenzmodell von ENVIL (European Framework of Reference for Visual Literacy)

7 Phänomenologischer Ansatz

8 Generische Aufgabenstrukturen 1) Dalli Klick 2) Triple Comparison 3) Exclusion (e.g. Church) 4) Matrix completion 5) Ranking (e.g. abstraction ) 6) Visual Memory 7) Identify differences 8) Identify meaningful areas 9) Combine (correct solution) 10) Combine (creative solution) 11) Complete picture 12) Avatar 13) Mental rotation 14) Spatial orientation 15) Identify perspective 16) Colour sensitivity 17) Colour & form recognition 18) Colour memory 19) Colour and meaning 20) Match picture-social cluster 21) Match perspective-person

9 Generische Aufgabenstrukturen 1) Dalli Klick 2) Triple Comparison 3) Exclusion (e.g. Church) 4) Matrix completion 5) Ranking (e.g. abstraction ) 6) Visual Memory 7) Identify differences 8) Identify meaningful areas 9) Combine (correct solution) 10) Combine (creative solution) 1) Dalli Klick

10 Generische Aufgabenstrukturen 1) Dalli Klick 2) Triple Comparison 3) Exclusion (e.g. Church) 4) Matrix completion 5) Ranking (e.g. abstraction ) 6) Visual Memory 7) Identify differences 8) Identify meaningful areas 9) Combine (correct solution) 10) Combine (creative solution) 5) Ranking (e.g. abstraction ) Realistisch Abstrakt

11 Generische Aufgabenstrukturen 1) Dalli Klick 2) Triple Comparison 3) Exclusion (e.g. Church) 4) Matrix completion 5) Ranking (e.g. abstraction ) 6) Visual Memory 7) Identify differences 8) Identify meaningful areas 9) Combine (correct solution) 10) Combine (creative solution) 8) Identify meaningful areas

12 Generische Aufgabenstrukturen 11) Complete picture 12) Avatar 13) Mental rotation 14) Spatial orientation 15) Identify perspective 16) Colour sensitivity 17) Colour & form recognition 18) Colour memory 19) Colour and meaning 20) Match picture-social cluster 21) Match perspective-person 22)Choice experiment 15) Identify perspective

13 Generische Aufgabenstrukturen 11) Complete picture 12) Avatar 13) Mental rotation 14) Spatial orientation 15) Identify perspective 16) Colour sensitivity 17) Colour & form recognition 18) Colour memory 19) Colour and meaning 20) Match picture-social cluster 21) Match perspective-person 22)Choice experiment 17) Colour & form recognition

14 Generische Aufgabenstrukturen 11) Complete picture 12) Avatar 13) Mental rotation 14) Spatial orientation 15) Identify perspective 16) Colour sensitivity 17) Colour & form recognition 18) Colour memory 19) Colour and meaning 20) Match picture-social cluster 21) Match perspective-person 22)Choice experiment 18) Colour memory

15 Teilstudie: Eye-Tracking Eye-Tracking Analyse Unterschiede zwischen Experten & Novizen der Bildkompetenz Untersuchung von Lösungsstrategien Überprüfung der konvergenten Validität Ansatz aus allgemeiner Psychologie und pädagogischer Psychologie Kognitive Strategien analysieren Kompetenzmodellierung

16 Eye-Tracking Analyse Eye-tracking Aufzeichnung Gaze-Mapping auf Referenzbild

17 Eye-Tracking Analyse Vorher Während Mögliche (zeitliche) Unterteilung der Phasen Vor, während und nach der Aufgabenbearbeitung. Welche Suchstrategien führen zur erfolgreichen Lösung der Aufgaben? Wie groß sind die Unterschiede der Lösungswege in Form von Blicksprüngen oder areas of interest (AOI) zwischen Experten und Laien? Lassen sich in Abhängigkeit der Aufgabenstrukturen bzw. Teilkompetenzen von Bildkompetenz unterschiedliche Lösungsstrategien abbilden? Danach Weisen die im Eye tracking gewonnenen gaze durations auf die gleichen Bereiche (AOIs) als wichtig zur Lösung hin, wie von Experten gedacht?

18 Stichprobe Expertengruppen: 5 bis 10 Kunstpädagogen/innen und Kunstdidaktiker (Theoretiker) sowie ca. 11 Grafikdesigner/innen (Praktiker) Laiengruppen: Ca. 30 Schülerinnen/Schüler der 9. Klasse sowie Erwachsene, ohne Bezug zu Kunst oder Design (Alterskontrollgruppe)

19 Variablen Gekürztes Assessment Tool (nur Aufgaben, welche mit Eye-Tracking gut analysiert werden können) Retrospective think-aloud (RTA) bzw. Post Experience Eye tracking Protocol (PEEP) Demographischer Fragebogen zu Kunst-Kulturinteresse Einzeichnung von AOIs durch Experimentalgruppen

20 Analyse Hidden Markov Models Convolutional neural networks (CNN) Kruthiventi, Ayush & Babu,(2017)

21 (H)MM (Hidden) Markov Models Im Bereich Eye-Tracking x-achse: und y-achse: Spatial modeling der Areas of Interest z-achse: Zeit in zu definierenden Intervallen Übergangsmatrix in der Zeit (mit Gedächtnis, d.h. Lösung von visuellen Tasks) als semi-markov Ketten

22 Beispiele aus anderen Bereichen - WMT Hayes (2011)

23 Beispiele aus anderen Bereichen - Lesen Simola, Salojärvi, Kojo (2008)

24 Ausblick Welche Lösungsstrategien können gefunden werden? nach Teilkompetenzen nach Expertise-Level Weiterentwicklung des Kompetenzbegriffs Aufschluss über kognitive Verarbeitung von Kunst, Ästhetik und höherer Bildverarbeitung Bildkompetenz wichtig für Kulturelle Teilhabe Kunstunterricht, -Didaktik, Bildnerische Erziehung, Wie lernt man Bilder lesen? Berufsdiagnostik (z.b. Arzt bei Laparoskopie)

25 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

26 Quellen Avgerinou, M. D., & Pettersson, R. (2011). Toward a cohesive theory of visual literacy. Journal of Visual Literacy, 30(2), Boughton, D. (1986). Visual literacy: Implications for cultural understanding through art education. Journal of Art & Design Education, 5(1 2), Diederik Schönau, Ernst Wagner (eds.): Common European Framework of Reference for Visual Literacy Prototype, Münster New York (Waxmann) 2016 Hayes, T. R. (2011). A Novel Method for Analyzing Sequential Eye Movements Reveals the Relationship Between Learning and Strategy on Raven's Advanced Progressive Matrices (Doctoral dissertation, The Ohio State University). Kruthiventi, S. S., Ayush, K., & Babu, R. V. (2017). Deepfix: A fully convolutional neural network for predicting human eye fixations. IEEE Transactions on Image Processing. Simola, J., Salojärvi, J., & Kojo, I. (2008). Using hidden Markov model to uncover processing states from eye movements in information search tasks. Cognitive Systems Research, 9(4),

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