Rozhkova G. I., Ogninov V. V. Face recognition and eye movements: landing on the nose is not always necessary // Perception. 2009. 38. ECVP Abstract Supplement, 77.
Sterling L., Dawson G., Webb S., Murias M., Munson J., Panagiotides H., Aylward E. The role of face familiarity in eye tracking of faces by individuals with autism spectrum disorders // Journal Autism Dev. Disord. 2008 October. V. 38 (9). P. 1666–1675.
Использование технологий отслеживания взора при разработке систем объективации экспертного опыта[5]
И. Н. Макаров, И. Ю. Владимиров
Факт существования экспертов, специалистов высокого уровня в различных областях деятельности давно определялся различными авторами, однако понимания того, что лежит в основе выдающихся способностей этих специалистов, до сих пор неизвестно.
Для того чтобы разобраться в этом вопросе, используется следующий подход: сравнение экспертов с новичками. У этого подхода есть свои сильные и слабые стороны. Сильная сторона: данный подход дает много информации о различиях в результатах и способах деятельности между этими двумя группами. Оценивая эти различия, можно определить, за счет каких именно психологических механизмов это происходит. Однако здесь же находится и слабость – знания новичков отличаются от знаний экспертов как в количественном, так и в содержательном аспектах. Вследствие этого выделить причину различий между ними очень сложно.
Однако более важной и сложной проблемой, помимо определения того, что делает эксперта экспертом, является то, как происходит трансляция экспертных знаний и каким способом можно сделать ее более эффективной. Одна из проблем, стоящих на этом пути, заключается в наличии такого феномена, как молчаливое знание или «tacit knowledge» в иностранной литературе (Wagner, 1986). Под молчаливым знанием профессионала понимают ту часть знаний, которые профессионал не может или не хочет передать. Ю. К. Корнилов (2002) выделяет несколько типов молчаливого знания, которые отличаются разной степенью вербализуемости и причинами происхождения. Из всех этих факторов возникает проблема создания обучающих систем в связи с тем, что не удается точно выделить причины экспертности, следовательно, неизвестно, чему именно необходимо обучать.
Между тем для того, чтобы создать обучающую систему, можно использовать другой подход и воспользоваться методом видеорегистрации деятельности эксперта. Этот метод позволяет зафиксировать все действия, выполняемые им при работе. Но и у него есть недостаток, если использовать только фиксацию деятельности и построения исключительно на ней обучения – простое копирование действий профессионала неэффективно по двум причинам. Первая: не во всех случаях известно, что именно вызвало те или иные его действия. Вторая: у обучающегося отсутствует понимание того, что именно он делает, а соответственно, любые трудности, возникающие в процессе, становятся неразрешимыми.
Способом обойти это затруднение является технология «субъективной камеры» (далее SubCam), позволяющая получить данные с точки зрения самого профессионала и в дальнейшем интерпретировать полученные данные с помощью метода «кооперативного де-брифинга» (Лалу и др., 2009). Используя две эти процедуры вместе, исключается недостаток обычной видеорегистрации, так как эксперт объясняет причины своих действий.
Однако данный метод не фиксирует собственно движение глаз. А как известно (Барабанщиков, Жегало, 2014), направленность взора и его перемещение отражают внутреннюю активность субъекта, а также показывают, какая именно информация из внешней среды послужила причиной дальнейших действий.
Мы стремимся добавить к технологии SubCam дополнительный источник информации, получаемый с помощью мобильного айтрекера