10月25日下午，教育部人文社科青年基金項目“協作問題解決能力在線測評研究”學術沙龍在中北校區計算機樓407室舉行。與會人員有來自教育信息技術學系的吳永和研究員、馮翔副研究員、毛敏副教授、郁曉華副教授、孫妍妍講師等。
課題組主要成員胡藝齡博士的報告題為“基於眼動分析的靜🧓🏽👩🏻🔬、動態問題解決策略對比研究”，具體從研究背景🐌、研究方法、實驗結果🔼🤳🏿、討論結論等方面進行了詳細匯報。胡博士首先解釋了什麽是問題解決🧑🏿🚒，即從已知狀態到目標狀態的移動過程，其次區分了靜態問題和動態問題的概念❤️，並對一些核心概念（序列分析、眼動分析👨🏿🎓、靜、動態問題、註視點等）進行解讀📷。為了研究解決這兩類復雜問題解決的信息加工模式🤛🏼，基於團隊所研發的問題解決能力測評系統進行了實驗，采集了學生在解決問題過程中視線在興趣區的焦點和在興趣區之間的轉移數據。在對實驗數據進行編碼分析後👮🏻♂️🤞🏼，發現被試可分為四個類別——“高水平-高效型”、“沖動-高效型”、“潛力-積極型”、“低水平-消極型”，由此提出研究問題：探究高低能力學生問題解決過程中的策略及眼動規律。利用眼動分析法，基於自主設計的復雜問題解決系統設計了一個2（問題情境：動態問題、靜態問題）*2（組別✢：高能力組、低能力組）*N（興趣區：信息區、操作區🐥、模擬區）的實驗💇🏻♂️，實驗結果表明：在靜態問題中👩，高能力者能夠局部發現規則，簡化問題7️⃣，而低能力者則在問題表述上停留較長時間，且多次往返，采用無規則試錯的方法解決問題；在動態問題中，高能力者問題解決的總時間較短，產生視線轉移較少🦵，呈現一種簡練的思維模式，而低能力者長時間困惑於問題理解規則，反復確認變量與結果之間的邏輯而無法作答。研究結果為學生在不同那個類型問題和問題解決的不同階段采用的解決策略各異提供了強有力的支持證據。
吳永和研究員提出基於眼動分析對進一步了解學生的認知加工策略確實有幫助👳♂️，但這種更細粒度的分析是否能有效的大規模展開推廣🎲，並形成半自動化的分析方法是值得研究者思考的問題，如何將行之有效的技術方法與實踐結合是目前教育數據挖掘，以及問題解決能力評價中存在的瓶頸。同時，郁曉華副教授也指出，以往的問題解決測評大多基於表現性行為評價👨🏻🚒，在考慮了計算機支持的測評後🖊，從過程維度展開的復合評價，該項目啟用了眼動分析，從一個全新的視角形成對問題解決策略的詮釋⚀，給該領域的研究者們提供了新思路，實現了真正的多元化評價🙅🏽，並且為如何獲得更真實的評價提供了解決方案。但也要看到目前的多元化評價帶來新思路的同時，也對評價的信效度提出了新挑戰👄，是學者們接下來需要解決的難題。實驗結論對同行學者與學生進一步探討問題解決研究和實踐的提供了啟發⛎。整個報告思路清晰🪒，內容豐富多彩🕒。
