Podstawy eyetrackingu 2401-AI-EYE-2PZU-s2

https://moodle.umk.pl/course/view.php?id=1430

Badania eyetracking w obecnych warunkach znacznej obniżki kosztów urządzenia stały się bardzo popularną metodą analizy zachowań i preferencji użytkowników, klientów, jak również czytelników. Badania dotyczą wizualnej percepcji człowieka w trakcie obserwacji na ekranie komputera określonego produktu systemu informacyjnego: filmu, strony WWW, reklamy statycznej itp.
W trakcie wykładu studenci wprowadzeni zostaną do zagadnień działania percepcji wizualnej, kompleksowego układu optycznego człowieka, kognitywnych mechanizmów zachodzących podczas świadomych i nieświadomych ruchów gałek ocznych. Przedstawione zostaną metodologia oraz znane miary eyetracking jak również problematyka badawcza.
Na laboratorium studenci zostaną wprowadzeni do zagadnień takich jak: zaplanowanie i przeprowadzenie eksperymentu. Studenci będą musieli zrealizować wszystkie etapy eksperymentu, zaczynając od sformułowania problemu badawczego i zaprojektowania badań. Ważnym krokiem będzie również nauczenie się obsługi specjalistycznego oprogramowania do obsługi danych pomiarowych, które zostanie dobrane stosownie do specyfikacji sprzętu. Kluczowymi punktami w nauczeniu tej nowej dla nauk społecznych i humanistycznych metodologii eksperymentalnej będzie zdobycie takich umiejętności jak: poprawne zaplanowanie badania, zinterpretowanie wyników oraz rzeczowe wnioskowanie.
Na zaliczenie laboratorium student jest zobowiązany zaprezentować w sposób profesjonalny wyniki eksperymentu oraz sformułować wnioski co do postawionego problemu badawczego.

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli: - udział w laboratoriach – 15 godz. (w tym 4 godz. w ramach nauki zdalnej) - udział w wykładzie – 10 godz. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta: - przygotowanie do laboratoriów – 20 godz. - przygotowanie do zaliczenia – 20 godz. (10 godz. w ramach nauczania zdalnego) - czytanie literatury –10 godz. w ramach nauczania zdalnego Łącznie: 150 godz. (5 ECTS) – w tym 24 godz. (0,8 ECTS) z wykorzystaniem metod i technik kształcenia na odległość

Efekty uczenia się - wiedza

W1: student ma poszerzoną i usystematyzowaną wiedzę dotyczącą potrzeb informacyjnych powstających wśród różnych grup zawodowych i społecznych – K_W08; W2: student ma uporządkowaną wiedzę o psychologicznym, społecznym i kulturowym funkcjonowaniu człowieka w środowisku mediów cyfrowych– K_W11, K_W13. W3: student ma aktualną wiedzę na temat technologii i zasobach sieciowych – K_W13; K_W15.

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: student posiada umiejętność formułowania, rozumienia i analizowania złożonych problemów badawczych – K_U02. U2: student potrafi dokonać złożonej analizy funkcjonowania i oceny istniejących procesów i usług informacji oraz zaplanować zbadanie powiązanych zjawisk w środowisku cyfrowym – K_U08, K_U13, K_U14. U3: student potrafi opanować obsługę narzędzi informatycznych stosownie do potrzeb eksperymentu oraz przetworzyć i zaprezentować dane wyjściowe – K_U04, K_U07. U4: student potrafi samodzielnie opracować otrzymane wyniki z wykorzystaniem poznanego aparatu naukowo-badawczego, zapewniając ochronę danych wrażliwych– K_U07, K_U08, K_U15.

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: student umiejętnie i sprawnie kieruje zaplanowanym projektem oraz zarządza grupą skupiającej badaczy oraz badanych – K_U02, K_08. K2: student prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga problemy związane z tworzeniem i użytkowaniem mediów elektronicznych – K_U04. K3: student potrafi krytycznie ocenić wyniki eksperymentu i podjąć wielowątkową dyskusję na ten temat – K_U05, K_U07.

Metody dydaktyczne eksponujące

- pokaz

Metody dydaktyczne podające

- wykład konwersatoryjny

Metody dydaktyczne poszukujące

- studium przypadku
- laboratoryjna
- ćwiczeniowa

Metody dydaktyczne w kształceniu online

- metody ewaluacyjne

Rodzaj przedmiotu

przedmiot obligatoryjny

Wymagania wstępne

brak

Koordynatorzy przedmiotu

W cyklu 2023/24L:

W cyklu 2024/25L:

W cyklu 2022/23L:

W cyklu 2025/26L:

Kryteria oceniania

Wykład:
1. Aktywność na zajęciach dydaktycznych – W1, W2, U1, U2
2. Egzamin – W1-W3, U1-U4, K1, K2.

Kryteria oceniania:
- aktywność na zajęciach (do 20% oceny)
- poprawne opanowanie metodologii na podstawie odniesienia do wyników eksperymentu (do 20%)
- ocena z egzaminu (do 60% oceny)

Ostateczna ocena z zajęć:
5 – 90% i więcej
4+ – 80% do 89%
4 – 70% do 79%
3+ – 60% do 69%
3 – 51% do 59%
2 – 50% i poniżej

Laboratorium:
1. Obecność i aktywność na zajęciach dydaktycznych (możliwa jedna nieobecność) – W3, U1-U4, K1-K3.
2. Zaplanowanie i przeprowadzenie eksperymentu – U1-U4, K1, K2
3. Gromadzenie danych pomiarowych i ich przetworzenie – U1-U4, K3.
4. Interpretacja wyników i formułowanie wniosków końcowych – W1-W3, K1-K3.
5. Prezentacja referatu – W1-W3, K1-K3.

Kryteria oceniania:
- aktywność na zajęciach (do 20% oceny)
- przeprowadzenie eksperymentu (do 50% oceny)
- opracowanie wyników i prezentacja (do 30% oceny)

Ostateczna ocena z zajęć:
5 – 90% i więcej
4+ – 80% do 89%
4 – 70% do 79%
3+ – 60% do 69%
3 – 51% do 59%
2 – 50% i poniżej

Praktyki zawodowe

nie dotyczy

Literatura

Literatura podstawowa:
1. V. Osinska, G. Osiński, J. Niedźwiecka, P. Krysiński, A. Szalach. Analiza układów kompozycyjnych w wizualnej identyfikacji książek metodą eyetracking. Przegląd Biblioteczny 2018 (w druku).
2. Szalach Adam, The study of infographics readability and usability using eyetracking technology, [w:] Bobcatsss 2018: The Power of Reading, Reading Skills, Habits, and Communication; Memory Institutions; Technological solutions. Proceedings, Ryga 2018
3. Andrew T. Duchowski, Eye Tracking Methodology: Theory and Practice. 3rd Edition, Springer; edycja III, Maj 2017.
4. M. Laskowski, Badania użyteczności przy wykorzystaniu technologii eye-tracking'u, "Współczesna Gospodarka", 2011 vol. 2, nr. 1, s. 1-11.
5. A. Stolińska, M. Andrzejewska, Metodologiczne aspekty stosowania techniki eye trackingowej w badaniach edukacyjnych, "Przegląd Badań Edukacyjnych", 2017 vol 1, nr 24, s. 259-276.
6. .B. Wąsikowska, Eye Tarcking w badaniach marketingowych, "Zeszyty Naukowe Uniwerystetu Szczecińskiego, Studia Informatica", 2015 nr 863, s. 177-192.

Literatura dodatkowa:
1. P. Jaśkowski. Neuronauka poznawcza, jak mózg tworzy umysł. Vizja Press 2009.
2. P. Francuz. Imagia. KUL, 2014.
3. W. Chojnacki, Badanie eye-tracking - jak zwiększyć czytelność tekstu w Internecie [online] "E-mentor", 2008, nr 2 (24) [dostęp 30 września 2018]. Dostępny w World Wide Web: http://www.e-mentor.edu.pl/artykul/index/numer/24/id/532
4. V. Osińska. Wizualizacja informacji. Studium informatologiczne. UMK, 2016.
5. C. Ware. Information Visualization : Perception for Design. Morgan
Kaufmann, 2000.

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 2401-AI-EYE-2PZU-s2 w USOSweb