眼动追踪揭示自我调节学习中的认知加工机制：基于多媒体材料与元认知提示的实证研究

本研究针对自我调节学习(SRL)与学习效果间关系不明确的问题，通过2×2混合实验设计探究元认知提示和多媒体内容对认知加工的影响。研究团队采用眼动追踪技术记录110名大学生学习光学材料时的注视模式，发现元认知提示组在知识测试中表现更优，且眼动数据揭示其注意力分配更高效。该数据集为优化在线教育平台设计、虚拟学习环境开发提供了实证依据，发表于《Scientific Data》期刊。

　　

在数字化教育时代，如何提升学习效率始终是教育心理学研究的核心命题。尽管认知理论指出多媒体材料能通过双通道编码增强记忆，但学习者面对图文并茂的内容时，常因认知负荷超载而效果不佳。更棘手的是，自我调节学习(SRL)虽被公认为高效学习的关键，其与学习成果的实证关联却始终缺乏确凿证据——就像知道方向盘能控制汽车方向，却不清楚具体如何转动才能最快到达终点。这种认知黑箱的存在，使得教育技术优化缺乏可靠的行为数据支撑。

为解决这一难题，捷克马萨里克大学的研究团队设计了一项精巧的眼动追踪实验。研究人员假设：元认知提示可能像"认知导航仪"般引导学习者合理分配注意力，而多媒体材料的呈现形式则会影响信息整合效率。为此，他们招募110名人文社科背景的大学生，通过2（元认知提示/无提示）×2（纯文本/多媒体）混合实验设计，记录学习者研读光学材料时的眼球运动轨迹。

实验采用SMI RED 250眼动仪（采样率250Hz）捕捉注视点，将学习界面划分为文本区与图像区等兴趣区域(AOIs)。

结果显示，接收元认知提示的学习者表现出更密集的AOI间转换，这种"认知跃迁"行为与后测成绩呈正相关。特别值得注意的是，当面对如图所示的偏振光原理图示时，提示组学员在文本与图像间的视线切换次数比对照组高37%，暗示其更主动进行跨模态信息整合。

关键技术方法包括：1）采用250Hz采样率的SMI眼动追踪系统记录注视轨迹；2）基于MSLQ量表测量自我调节学习四维度特征；3）通过24项三级难度测试题评估学习效果；4）使用BeGaze软件进行眼动事件检测（最小注视持续时间50ms）。所有数据经双盲校验，最终保留84组有效眼动记录。

【研究结果】

1. 元认知提示的调节效应
   数据分析显示，接收"计划-监控-评估"三阶段提示的学员，在后测中正确率提升21.3%。眼动参数揭示其学习特征为：平均注视持续时间缩短15%，而AOI间转换频率增加28%，表明提示有效促进了信息筛选与重组。

2. 多媒体材料的双刃剑效应
   纯文本组在概念记忆类题目中表现更优（+13%正确率），而多媒体组在原理应用类题目优势显著（+19%）。

   
   如图所示的图文混排材料引发更多图像→文本的逆向注视（占总数42%），暗示视觉元素可能成为理解抽象概念的"跳板"。

3. 个体差异的调节作用
   MSLQ量表中"批判性思维"维度得分高的学员，表现出独特的L型注视模式——先快速扫描全文，再深度聚焦关键图示。这种策略使其学习效率提升34%，验证了SRL的个性化特征。

【结论与意义】
该研究首次通过眼动追踪技术实证揭示了元认知提示如何像"认知脚手架"般优化学习过程：1）通过引导注意力分配减轻认知负荷；2）促进多媒体材料的双通道编码；3）激发适应性学习策略。数据集特别标注的3000余次AOI转换事件，为构建"注意力-认知加工-学习效果"计算模型提供了黄金标准。

尽管存在样本学科单一等局限，这项研究仍为智能教育系统开发指明新方向：未来在线学习平台或可实时分析眼动参数，当检测到注视分散（如瞳孔直径波动>15%）时自动触发元认知提示。正如研究者Juriková在讨论部分强调的："眼动数据就像认知过程的指纹，而我们刚刚破译了其中关键纹路。"这项发表于《Scientific Data》的成果，不仅填补了SRL研究的行为证据空白，更开创了"神经教育学"研究的新范式。