Deze website gebruikt cookies (en daarmee vergelijkbare technieken) om het bezoek voor u nog makkelijker en persoonlijker te maken. Met deze cookies kunnen wij en derde partijen uw internetgedrag binnen en buiten onze website volgen en verzamelen.
Hiermee kunnen wij en derde partijen advertenties aanpassen aan uw interesses en kunt u informatie delen via social media.
Klik op 'Ik ga akkoord' om cookies te accepteren en direct door te gaan naar de website of klik op om uw voorkeuren voor cookies te wijzigen. Bekijk onze privacyverklaring voor meer informatie.
Home_Eyetracking_SelinaErmhardt_16160_head_large.jpg
Digital Learning
Hoe kan eyetracking de opleiding van programmeurs innoveren?
Onze huidige, technologische samenleving stelt hoge eisen aan computerprogramma’s en hun programmeurs. Daardoor is de vraag naar goede professionals groot. De krapte in de arbeidsmarkt leidt ertoe dat er ook meer behoefte is aan opleidingen die goed opgeleide programmeurs leveren. Nieuwe leertechnieken worden steeds meer een integraal onderdeel van programmeereducatie. Screencasts bijvoorbeeld, video’s van een desktop ondersteund door beeld en stem van de presentator, zijn een veelbelovende techniek. Welke educatieve informatie zouden die video’s idealiter moeten bevatten? En hoe kunnen we hun ontwerp optimaliseren?

'Door middel van educatieve video’s die de oogbeweging van een persoon visualiseren terwijl deze een programmeertaak doet, kunnen studenten leren hoe een programmeertaak uitgevoerd moet worden,' legt Selina Emhardt uit. Ermhardt is promovendus aan het Welten-instituut voor leren, doceren en technologie, en onderzoekt samen met andere wetenschappers van de Open Universiteit en Universiteit Utrecht de mogelijkheden van Eye Movement Modeling Examples, oftwel EMME’s, in programmeereducatie. 'Door te observeren hoe een expert kijkt, kunnen beginnende programmeurs mogelijk beter begrijpen wat de expert aan het doen is en waar deze naar verwijst.'

Communicatie-barrière

Wanneer expert programmeurs communiceren met beginners, kunnen er diverse communicatie-barrières ontstaan die een optimale overdracht van kennis verhinderen. 'Tijdens het programmeren kunnen niet alle aspecten van het programmeren zichtbaar gemaakt worden en moeten experts hun gedachten verbaliseren om kennis over te brengen. Maar vaak is een mondelinge uitleg niet voldoende,' vertelt Emhardt. 'De student weet bijvoorbeeld niet altijd waar de expert aan refereert of begrijpt de uitleg niet.' Het niveau van expertise van een programmeur beïnvloedt daarnaast de oogbewegingen die deze persoon maakt tijdens het programmeren. 'Programmeurs met veel ervaring letten op andere codefragmenten dan beginners. Dat kan een mogelijke barrière vormen in de kennisoverdracht op studenten, zeker wanneer er veel visuele informatie tegelijk gepresenteerd wordt. Programmeurs kunnen daarnaast abstracte namen voor symbolen en code gebruiken die de studenten nog niet kennen. Bovendien verlopen bepaalde programmeerprocessen bij experts automatisch, wat het moeilijk maakt ze te verwoorden en uit te leggen. In educatieve video’s is dit extra problematisch, omdat studenten dan niet om uitleg kunnen vragen. Feitelijk is het zo dat experts en beginners mogelijk niet naar dezelfde stukjes informatie kijken, wat een goede kennisoverdracht in de weg staat.'

Voordelen van EMME

Hoe kunnen deze moeilijkheden in de communicatie tussen experts en beginners opgelost worden? 'Educatief onderzoek leert dat het observeren van een modelrol die demonstreert hoe je een taak uit moet voeren een krachtige manier is om nieuwe kennis en vaardigheden op te doen. Vaak wordt deze manier als effectiever en efficiënter ervaren dan het zelfstandig oplossen van een probleem op basis van instructies. Eyetracking heeft de potentie om die modelrol te versterken. Door de oogbewegingen van de expert te volgen begrijpt de student beter waar de expert aan refereert en is de uitleg duidelijk. Oogbewegingen kunnen bijvoorbeeld gevisualiseerd worden door bewegende puntjes, lijntjes en cirkels op een scherm.'

Het voordeel van EMME’s is groot, legt Emhardt uit: 'Eyetracking technologie is sinds kort mobieler geworden, makkelijker om te gebruiken en betaalbaar. Het is daarom goed voor te stellen dat docenten de technologie in de toekomst kunnen gebruiken om educatieve video’s te maken of deze technologie in hun klaslokaal te gebruiken.'

Toekomstig onderzoek

Het doel van het onderzoek naar EMME’s is om richtlijnen op te stellen van hoe eyetracking kan worden ingezet in opleidingen. 'Om EMME’s in te zetten voor educatieve programma’s zijn er bewezen richtlijnen nodig, bijvoorbeeld over de meest effectieve model-instructies, didactisch of natuurlijk, om het leren te stimuleren.'
De eerste onderzoeken kijken naar de concrete instructie van de docent om optimale EMME’s te maken. Moeten ze op een natuurlijke of didactische manier handelen? De onderzoekers hebben geconcludeerd dat experts anders kijken wanneer ze programmeren, dan op het moment dat zij instructies geven. 'Wanneer een expert bijvoorbeeld fouten uit een programma haalt, fixeert deze zijn blik in een didactische situatie langer en op een meer lineaire manier dan buiten de klas. Wat het effect is van dit kijkgedrag op het leren van studenten wordt nu verder onderzocht.'

Het vervolgonderzoek richt zich op hoe EMME’s gebruikt kunnen worden in aanvulling op reguliere lessen, bijvoorbeeld als huiswerk of zelfstudiemateriaal. Het onderzoek richt zich tevens op hoe docenten visualisaties van oogbewegingen in de klas kunnen gebruiken.

Het onderzoek van Selina Emhardt is een onderdeel van het project 'Zie je? Gedeelde aandacht bij leren van videovoorbeelden', dat deel uitmaakt van het NRO-onderzoeksprogramma voor fundamenteel onderwijsonderzoek.