Science for Education Today, 2025, Т. 15, № 1, С. 24–46
© Цветкова Л. А., Никитина Е. А., Сутормина Н. В., Сбитнева А. А., Микляева А. В., 2025
УДК: 
159.91+37.015.31+808.5

Взаимосвязи самооценки трудностей в понимании студентами научного текста, представленного на бумажном и цифровом носителях, с окулографическими показателями

Цветкова Л. А. 1 (Санкт-Петербург, Россия), Никитина Е. А. 1 (Санкт-Петербург, Россия), Сутормина Н. В. 1 (Санкт-Петербруг, Россия), Сбитнева А. А. 1 (Санкт-Петербург, Россия), Микляева А. В. 1 (Санкт-Петербург, Россия)
1 Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена
Полный текст (свободный доступ) — Скачан 38 раз(а)
Аннотация: 

Проблема и цель. В статье рассматривается проблема качества понимания студентами научного текста, представленного в традиционном формате, а также на экране монитора компьютера и экране смартфона. Цель исследования заключается в выявлении взаимосвязей самооценки трудностей в понимании студентами научного текста, представленного на бумажном и цифровом носителях, и окулографических показателей, характеризующих чтение этого текста.
Методология. В экспериментальном исследовании приняли участие 55 студентов, разделенных на три подгруппы: читавшие текст научной статьи на бумажном носителе, на мониторе для компьютера и на экране смартфона. Окулографические характеристики фиксировали с помощью бинокулярного айтрекера Pupil Core. Оценка трудностей в понимании учебного текста осуществлялась с помощью авторской модификации опросника Т. В. Борзовой «Понимание научного текста».
Результаты. Выделены три вида трудностей в понимании студентами текста научной статьи: трудности осмысления материала, трудности запоминания, трудности концентрации.
При анализе данных, полученных в группе студентов, работавших с бумажным носителем, выявлены отрицательные взаимосвязи показателей трудностей в понимании текста и окулографических характеристик, указывающих на концентрацию на материале статьи и когнитивную вовлеченность в его обработку.
При работе со статьей, представленной на экране монитора компьютера, субъективные трудности в понимании положительно взаимосвязаны с показателями, ассоциирующимися с когнитивной вовлеченностью в работу с текстом и сосредоточенностью на ней. При чтении с экрана смартфона наблюдается разнообразие стратегий когнитивной обработки информации на фоне сниженной концентрации на тексте статьи и недооценки трудностей в его понимании.
Заключение. Авторами делается вывод о том, что различия в стратегиях когнитивной обработки информации при работе с текстом научной статьи, представленным на бумажном носителе, экране монитора компьютера и экране смартфона, опосредуют успешность усвоения материала.

Ключевые слова: 

понимание научного текста; трудности понимания текста; окулографические характеристики чтения; когнитивная регуляция; метакогнитивная регуляция; бумажный носитель информации; цифровой носитель информации

Библиографическая ссылка:
Цветкова Л. А., Никитина Е. А., Сутормина Н. В., Сбитнева А. А., Микляева А. В. Взаимосвязи самооценки трудностей в понимании студентами научного текста, представленного на бумажном и цифровом носителях, с окулографическими показателями // Science for Education Today. – 2025. – № 1. – С. 24–46. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2501.02
Список литературы: 
  1. Antonelli M., Donelli D. Reading and understanding scientific articles // The Clinical Teacher. – 2020. – Vol. 17 (6). – P. 612–616. DOI: https://doi.org/10.1111/tct.13159
  2. Katz J., Smolyn J. Becoming Scientifically Literate: Developing Epistemic Practices Through Reading Scientific Papers // The Science Teacher. – 2024. – Vol. 91 (1). – P. 58–63. URL: https://my.nsta.org/resource/130754 DOI: https://doi.org/10.1080/00368555.2023.2292336
  3. Кулешова И. Г., Кисельников И. В., Брейтигам Э. К. Содержание фаз понимания учебного материала // Science for Education Today. – 2019. – № 5. – С. 97–109. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.1905.06
  4. Мосунова Л. А. Управление чтением художественных текстов как процессом порождения смысла // Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. – 2018. – № 2. – С. 135–152. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2226-3365.1802.08
  5. Борзова Т. В. Опросник «Понимание научного текста»: поиски путей диагностики понимания в обучении // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Социальные, гуманитарные, медико-биологические науки. – 2020. – Т. 22, № 72. – С. 15–26. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43136156 DOI: https://doi.org/10.37313/2413-9645-2020-22-72-15-26 
  6. Jannah F., Ni’mah M., Hasanah S. An Analysis of Student's Reading Interest in Scientific Article // Journey: Journal of English Language and Pedagogy. – 2023. – Vol. 6 (1). – P. 178–184. DOI: https://doi.org/10.33503/journey.v6i1.2646
  7. Sujaini H., Safriadi N., Khairiyah D. System interactive reader using eye-tracker technology in ebook reader // Bulletin of Electrical Engineering and Informatics. – 2024. – Vol. 13 (3). – Р. 1676–1684. DOI: https://doi.org/10.11591/eei.v13i3.5877
  8. Войскунский А. Е., Солодов М. Ю. Влияние свойств электронного текста на эффективность и результативность чтения: литературный обзор // Психология человека в образовании. – 2020. – Т. 2, № 2. – С. 134–142. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44034124 DOI: https://doi.org/10.33910/2686-9527-2020-2-2-134-142
  9. Соловьева В. А., Вениг С. Б., Белых Т. В. Анализ окуломоторной активности, наблюдаемой при изучении образовательного материала с экрана // Интеграция образования. – 2021. – Т. 25, № 1. – С. 91–109. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44869233 DOI: https://doi.org/10.15507/1991-9468.102.025.202101.091-109

10. Борзова Т. В., Мосунова Л. А. Условия развития смыслового понимания информации в процессе обучения // Science for Education Today. – 2020. – № 1. – С. 7–24. DOI: http://dx.doi.org/10.15293/2658-6762.2001.01

11. Микляева А. В., Безгодова С. А., Николаева Е. И. Информационный онлайн-поиск как элемент образовательной активности современных школьников и студентов: когнитивные и психофизиологические предпосылки эффективности. – СПб.: Изд-во РГПУ им. А. И. Герцена, 2023. – 216 с. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=56363619 EDN

12. Самойлов О. М., Морозов З. А., Петухова Д. Р., Долженко К. И. Метакогнитивная регуляция как фактор, влияющий на эффективность обучения в условиях применения цифровых образовательных технологий: систематический обзор литературы // Психология человека в образовании. – 2023. – Т. 5, № 4. – С. 519–535. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=60006592 DOI: https://doi.org/10.33910/2686-9527-2023-5-4-519-535

 

13. Andrew M., Taylorson J., Langille D. J., Grange A., Williams N. Student attitudes towards technology and their preferences for learning tools/devices at two universities in the UAE // Journal of Information Technology Education: Research. – 2018. – Vol. 17. – P. 309–344. DOI: https://doi.org/10.28945/4111 

14. Strzelecki A. Eye-tracking studies of web search engines: A systematic literature review // Information (Switzerland). – 2020. – Vol. 11 (6). – P. 300. DOI: https://doi.org/10.3390/INFO11060300

15. Andrei E. Adolescent English Learners' Use of Digital Technology in the Classroom // Educational Forum. – 2018. – Vol. 83 (1). – P. 102–120. DOI: https://doi.org/10.1080/00131725.2018.1478474 

16. McGray H. G., Tour E., Tsang T. K. Helping Students to Metacognitively Read Scientific Literature With Talking to the Text // CourseSource. – 2023. – Vol. 10. – P. 28. DOI: https://doi.org/10.24918/cs.2023.28

17. Xie Y. Wang J., Li S.,  Zheng Y. Research on the influence path of metacognitive reading strategies on scientific literacy // Journal of Intelligence. – 2023. – Vol. 11 (5). – P. 78. DOI: https://doi.org/10.3390/jintelligence11050078

18. Ребрейкина А. Б., Левкович К. М. Разработка методик на основе айтрекинга для диагностики когнитивных функций у детей // Современная зарубежная психология. – 2024. – Т. 13, № 2. – C. 33–43. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=68520280 DOI: https://doi.org/10.17759/jmfp.2024130203 

19. Vajs I., Papić T., Ković V., Savić A. M., Janković M. M. Accessible Dyslexia Detection with Real-Time Reading Feedback through Robust Interpretable Eye-Tracking Features // Brain Sciences. – 2023. – Vol. 13 (3). – P. 405. DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci13030405 

20. El Hmimdi A. E., Kapoula Z., Sainte Fare Garnot V. Deep learning-based detection of learning disorders on a large scale dataset of eye movement records // BioMedInformatics. – 2024. – Vol. 4 (1). – P. 519–541. DOI: https://doi.org/10.3390/biomedinformatics4010029

21. Ktistakis E., Gleni A., Tsilimbaris M. K., Plainis S. Comparing silent reading performance for single sentences and paragraphs: an eye movement-based analysis // Clinical and Experimental Optometry. – 2023. – Vol. 107 (4). – P. 449–456. DOI: https://doi.org/10.1080/08164622.2023.2237974

22. Miller B. W. Using Reading Times and Eye-Movements to Measure Cognitive Engagement // Educational Psychologist. – 2015. – Vol. 50 (1). – P. 31–42. DOI: https://doi.org/10.1080/00461520.2015.1004068  

23. Звягина Н. В., Талеева А. И., Кузнецова Д. А. Особенности окуломоторных реакций у студентов при восприятии текстовой информации // Журнал медико-биологических исследований. – 2021. – T. 9, № 2. – С. 145–152. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45726635 DOI: https://doi.org/10.37482/2687-1491-Z052  

24. Zivan M., Horowitz-Kraus T. Parent—child joint reading is related to an increased fixation time on print during storytelling among preschool children // Brain and Cognition. – 2020. – Vol. 143. – P. 105596. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bandc.2020.105596

25. Оганов С. Р., Корнев А. Н. Окуломоторные характеристики как показатель сформированности навыка анализа письменного текста у детей 9-11 и 12-14 лет // Специальное образование. – 2017. – № 3. – С. 112–121. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30162421

26. Molina R., Redondo B., Vera J., García J. A., Muñoz-Hoyos A., Jiménez R. Children with Attention-deficit/Hyperactivity Disorder Show an Altered Eye Movement Pattern during Reading // Optometry and Vision Science. – 2020. – Vol. 97 (4). – P. 265–274. DOI: https://doi.org/10.1097/OPX.0000000000001498

27. Hauschild K. M., Pomales‐Ramos A., Strauss M. S. The visual array task: A novel gaze‐based measure of object label and category knowledge // Development Science. – 2021. – Vol. 24 (2). – P. e13015. DOI: https://doi.org/10.1111/desc.13015

28. Vargas-Cuentas N. I., Roman-Gonzalez A., Gilman R. H., Barrientos F., Ting J., Hidalgo D., Jensen K., Zimic M. Developing an eye-tracking algorithm as a potential tool for early diagnosis of autism spectrum disorder in children // PLoS One. – 2017. – Vol. 12 (11). – P. e0188826. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0188826

29. Viglione A., Mazziotti R., Pizzorusso T. From pupil to the brain: New insights for studying cortical plasticity through pupillometry // Frontiers in Neural Circuits. – 2023. – Vol. 17. – P. 1151847. DOI: https://doi.org/10.3389/fncir.2023.1151847

30. Smilek D., Carriere J. S., Cheyne J. A. Out of Mind, Out of Sight Eye Blinking as Indicator and Embodiment of Mind Wandering // Psychological Science. – 2010. – Vol. 21 (6). – P. 786–789. DOI: https://doi.org/10.1177/0956797610368063 

31. Yoo K., Ahn J., Lee S.-H. The confounding effects of eye blinking on pupillometry, and their remedy // PLoS One. – 2021. – Vol. 16 (12). – P. e0261463. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0261463

Дата публикации 28.02.2025