Анализ когнитивной компетентности специалистов химической отрасли на основе сравнения движений глаз у начинающих и опытных профессионалов

С другой стороны, было показано, что начинающие профессионалы при решении тестовых задач на идентификацию молекул вещества проводят больше времени на области вариантов ответа, а не на изображении молекулы. Им присущи более продолжительные фиксации в этой области, они затрачивают больше времени и усилий на обработку представленной там информации. Покадровый анализ выполнения заданий показал, что «новички» просматривают все варианты, иногда по нескольку раз. При этом каждый из вариантов соотносится с изображением молекулы, что значительно увеличивает количество переходов между двумя областями решения задачи. Это было интерпретировано и описано как существование «перцептивной» стратегии решения задачи «новичками». Они просматривают варианты ответов, переходя от одного к другому и всякий раз оценивая, подходит ли обозначение под предъявленное изображение.

Любопытные данные были получены при сравнении решения задач с разным типом обозначения вещества. Оказалось, что для «экспертов» не существует принципиальных различий в поиске правильного ответа среди формул или среди словесных обозначений. Более того, эксперты несколько лучше решали задачи, когда ответы были представлены в форме слов. Напротив, «новички» были более эффективными, если ответы были представлены в виде формул, а поиск правильного ответа среди словесных обозначений увеличивал время выполнения и количество ошибок. По всей вероятности, эти данные также связаны с выявленными характерными стратегиями решения задач. «Эксперты» рассматривают молекулу, понимают, какое вещество изображено, и затем ищут его обозначение в списке ответов. Небольшой выигрыш в случае словесных обозначений может свидетельствовать о том, что, определяя вещество, «эксперты», анализируя ответы, уже знают о каком веществе идёт речь. «Новички» предпочитают последовательно сравнивать молекулу с предъявленными обозначениями. В этом случае понятно преимущество, которое дают формулы, ведь последние собственно являются символическими изображениями молекулярного состава. Те преимущества, которые дает «экспертам» словесное обозначение вещества может также свидетельствовать о том, что они с большей легкостью могут перемещаться между разными классами и уровнями химического знания.

Таким образом, в данном исследовании удалось выявить глазодвигательные паттерны, которые связаны с успешностью решения зрительных задач на идентификацию молекул химического вещества. Описаны «репрезентационная» и «перцептивная» стратегии, первая из которых присуща более опытным профессионалам, а вторая -- начинающим специалистам в области химии. Также было показано, что успех опытных профессионалов необязательно связан с анализом более крупных информационных фрагментов, он может быть следствием и последовательного поэлементного анализа. Важным является то, что «эксперты» знают, какая стратегия будет более успешна в том или ином случае.

Существенным является то, что в проведенном нами исследовании были установлены значимые различия между показателями глазодвигательной активности у специалистов с разным профессиональным опытом. Это открывает серьезные перспективы для разработки технологий объективной и дистантной оценки компетентности профессионалов в химической области, вопрос о которой является высокоактуальным и постоянно оказывается в центре обсуждения специалистов (Пряжников и др., 2017).

Ограничения исследования

Проведённое исследование носит скорее пилотажный характер и может служить началом цикла работ по выявлению отдельных когнитивных компетенций, как у специали- стов-химиков, так и у профессионалов из других областей. Исследование имеет некоторые ограничения. Первое, о чём следует упомянуть, это достаточная, но не слишком большая выборка испытуемых. Исследования, проведённые с помощью аппаратуры для регистрации движений глаз достаточно трудоёмки как для экспериментатора, так и для испытуемых, поэтому сбор данных занимает довольно длительное время. Поэтому увеличение выборки -- не всегда легко выполнимая задача. Тем не менее, небольшая выборка может быть источником искажений, связанных с индивидуальными различиями испытуемых. Для устранения этого ограничения можно было бы провести ещё одну экспериментальную серию с участием такого же количества испытуемых.

Второе ограничение связано с используемой задачей. Хотя задача имеет прямое отношение к деятельности химиков, она всё-таки является скорее тестовой, чем истинно профессиональной. Кроме этого она носит яркий образный характер, и это может приводить к ограничениям в распространении полученных закономерностей на задачи другого типа. Для преодоления этого ограничения необходимо провести эксперименты с использованием текстовых и графических задач. Остается открытым вопрос о том, насколько выявленные закономерности присущи профессионалам в области химии, или они носят более универсальный, кросс-профессиональный характер. Для того чтобы ответить на него, потребуется провести исследования с использованием аналогичных задач со специалистами других профессиональных областей.

Литература

1. Абдуллаева М.М. (2017). Возможности психосемантического подхода к изучению содержания профессионального опыта специалистов. Мир психологии, 3, 209-217.

2. Алдашева А.А. (2012). Профессиональная компетентность: Понятие и структура. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 3: Педагогика и психология, 4(109), 121-128.

3. Александров И.О. (2006). Формирование структуры индивидуального знания. М.: Институт психологии РАН.

4. Барабанщиков В.А., Жегалло А.В. (2013). Регистрация и анализ направленности взора человека. М.: Институт психологии РАН.

5. Брушлинский А.В., Сергиенко Е.А. (Ред.) (1998). Ментальная репрезентация: Динамика и структура. М.: Институт психологии РАН.

6. Величковский Б.М. (2006). Когнитивная наука. Основы психологии познания. В 2-х томах (Т. 2). М.: Академия: Смысл.

7. Волкова Е.В. (2008). Общий универсальный закон развития, развитие когнитивных структур химического знания и химические способности. Екатеринбург: Издательство Уральского университета.

8. Ишмуратова Ю.А., Блинникова И.В. (2017). Движения глаз в процессе анализа концептуальных схем специалистами химиками. В сб.: С.И. Масалова, В.Д. Соловьев, В.Н. Поляков (Ред.) Когнитивное моделирование: Труды Пятого Международного форума по когнитивному моделированию. В2-х частях. Часть 2 (23-31). Ростов-на-Дону: Фонд науки и образования.

9. Кузьмина Н.В. (1978). Педагогическая деятельность мастера. В сб.: М.И. Думченко (отв. ред.) Проблемы дидактики производственного обучения (233-234). М.: Высшая школа.

10. Кукушкина Ю.А., Спиридонов В.Ф. (2008). Критическое мышление как фактор профессиональной компетентности программистов. Психология. Журнал Высшей школы экономики, 5(1), 165-174.

11. Матюшин В.В., Сорокина, А.С., Блинникова, И.В. (2018). Анализ взаимосвязи осознанности (mindfulness) и эмоционального интеллекта среди представителей различных профессий. В сб.: Т.Н. Банщикова, В.И. Моросанова, Е.А. Фомина (Ред.). Личностный ресурс субъекта труда в изменяющейся России. В 2-х томах. Т1. Субъект и личность в психологии саморегуляции (133-139). Иваново: Научный мир.

12. Мусаев Ю.И., Мусаева Э.Б., Гринёва Л.Г. (2009). О названиях органических соединений по правилам ИЮПАК. Химия в Школе, 5, 49-54.

13. Мясоедов Б.Ф. (2004). Рекомендации и номенклатурные правила ИЮПАК по химии. М.: Наука.

14. Нечаев Н.Н. (2005). Профессионализм как основа профессиональной мобильности. М.: Иссл. Центр Минобрнауки РФ.

15. Носуленко В.Н. (2016). Введение. В сб.: В.Н. Носуленко (ред.) Технологии сохранения и воспроизведения когнитивного опыта (5-19). М.: Институт психологии РАН.

16. Пряжников Н.С. (2017). Методы ориентировки в психологических «пространствах» самоопределения. Национальный психологический журнал, 3(27), 144-150.

17. Пряжников Н.С., Гусев А.Н., Тюрин К.Г., Самборская Л.Н. (2017). Проектирование информационно-поисковых онлайн технологий в профессиональном консультировании (на примере экспертной системы «Выбирай и поступай -- ВИП»). Вестник Московского университета. Серия 14. Психология, 2, 95-113.

18. Спиридонов В.Ф. (2013). Новые методы изучения мыслительных процессов. Психология. Журнал Высшей школы экономики, 10(4), 5-38.

19. Стрелков Ю.К. (2007). Операционально-смысловые структуры профессионального опыта. В сб.: В.А. Бодров (ред.), Психологические основы профессиональной деятельности (261268). М. Логос.

20. Adelson B. (1981). Problem solving and the development of abstract categories in programming languages. Memory & Cognition, 9(4), 422-433.

21. Alberdi E., Sleeman D.H., Korpi M. (2000). Accommodating surprise in taxonomic tasks: The role of expertise. Cognitive Science, 24(1), 53--91.

22. Beilock S.L., Wierenga S.A., Carr T.H. (2002). Expertise, attention, and memory in sensorimotor skill execution: Impact of novel task constraints on dual-task performance and episodic memory. The Quarterly Journal of Experimental Psychology Section A, 55(4), 1211-1240.

23. Bedard J., Chi M.T. (1992). Expertise. Current Directions in Psychological Science, 1(4), 135-139.

24. Blinnikova I., Izmalkova A. (2016). Eye Movement Evidence of Cognitive Strategies in SL Vocabulary Learning. In I. Czarnowski A.M., Caballero R.J., Howlett L.C. Jain (Eds.), Intelligent Decision Technologies 2016 (311-322). Cham: Springer International Publishing.

25. Chase W.G., Simon H.A. (1973). The mind's eye in chess. In W.G. Chase (Ed.), Visual information processing (215-281). Oxford, England: Academic.

26. Cheng M., Gilbert J.K. (2009). Towards a Better Utilization of Diagrams in Research into the Use of Representative Levels in Chemical Education. In J.K. Gilbert, D. Treagust (Eds.), Multiple Representations in Chemical Education (55-73). Dordrecht: Springer Netherlands. doi:10.1007/978-1-4020-8872-8_4

27. Chi M.T.H., Feltovich P.J., Glaser R. (1981). Categorization and representation of physics problems by experts and novices. Cognitive Science, 5(2), 121-152.

28. Chi M.T.H., Glaser R., Rees E. (1981). Expertise in problem solving. Pittsburgh: Pittsburgh Univ Pa Learning Research And Development Center.

29. Crundall D., Underwood G., Chapman P. (1999). Driving experience and the functional field of view. Perception, 28(9), 1075-1087.

30. Ericsson K.A., Hoffman R.R., Kozbelt A., Williams A.M. (Eds.). (2018). The Cambridge handbook of expertise and expert performance. 2d ed. NY: CUP.

31. Ericsson K.A., Krampe R.T., Tesch-Romer C. (1993). The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance. Psychological Review, 100(3), 363-406.

32. Ericsson K.A., Smith J. (1991). Toward a general theory of expertise: Prospects and limits. Cambridge University Press.

33. Feldon D. F. (2007). The implications of research on expertise for curriculum and pedagogy. Educational Psychology Review, 19(2), 91-110.

34. Gegenfurtner A., Lehtinen E., Saljo R. (2011). Expertise differences in the comprehension of visualizations: A meta-analysis of eye-tracking research in professional domains. Educational Psychology Review, 25(4), 523-552.

35. Gilbert J.K., Treagust D.F. (2009). Introduction: Macro, Submicro and Symbolic Representations and the Relationship Between Them: Key Models in Chemical Education. In: J.K. Gilbert, D. Treagust (Eds.), Multiple Representations in Chemical Education. Models and Modeling in Science Education, vol. 4. Springer, Dordrecht.

36. Glaser R., Chi M.T.H. (1988). Overview. In M.T.H. Chi, R. Glaser, M.J. Farr (Eds.), The nature of expertise. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

37. Haider H., Frensch P.A. (1999). Eye movement during skill acquisition: More evidence for the information-reduction hypothesis. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 25(1), 172-190.

38. Hansen S.J.R. (2014). Multimodal study of visual problem solving in chemistry with multiple representations. Columbia University.

39. Harrison A.G. (2001). How do teachers and textbook writers model scientific ideas for students? Research in Science Education, 31(3), 401-435.

40. Holmqvist K., Nystrom M., Andersson R., Dewhurst R., Jarodzka H., Van de Weijer J. (2011). Eye tracking: A comprehensive guide to methods and measures. OUP Oxford.

41. Jarodzka H., Scheiter K., Gerjets P., Van Gog T. (2010). In the eyes of the beholder: How experts and novices interpret dynamic stimuli. Learning and Instruction, 20(2), 146-154.

42. Johnstone A.H. (1991). Why is science difficult to learn? Things are seldom what they seem. Journal of Computer Assisted Learning, 7(2), 75-83.

43. Konstantopoulos P. (2009). Investigating drivers' visual search strategies: Towards an efficient training intervention. University of Nottingham.

44. Kozma R. (2003). The material features of multiple representations and their cognitive and social affordances for science understanding. Learning and Instruction, 13(2), 205-226.

45. Kozma R.B., Russell, J. (1997). Multimedia and understanding: Expert and novice responses to different representations of chemical phenomena. Journal of Research in Science Teaching, 34(9), 949-968.

46. Kozma R., Russell J. (2005). Students Becoming Chemists: Developing Representationl Competence. In J.K. Gilbert (Ed.), Visualization in Science Education (121-145). Dordrecht: Springer Netherlands.

47. Krupinski E.A. (2005). Visual search of mammographic images: Influence of lesion subtlety. Academic Radiology, 12(8), 965-969.

48. Kundel H.L., Nodine C.F., Conant E.F., Weinstein S.P. (2007). Holistic component of image perception in mammogram interpretation: gaze-tracking study. Radiology, 242(2), 396-402.

49. Larkin J. (1985). Understanding, problem representations, and skill in physics. Thinking and Learning Skills, 2, 141-159.

50. Litchfield D., Ball L.J., Donovan T., Manning D.J., Crawford T. (2008). Learning from others: Effects of viewing another person's eye movements while searching for chest nodules. In Medical Imaging 2008: Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment (691-715). International Society for Optics and Photonics.

51. McClelland D.C. (1973). Testing for competence rather than for “intelligence”. American Psychologist, 28(1), 1-14.

52. Raven J., Stephenson J. (Eds.). (2001). Competence in the Learning Society. New York: Peter Lang.

53. Rayner K. (2009) Eye movements and attention in reading, scene perception, and visual search. The quarterly journal of experimental psychology, 62(8), 1457-1506.

54. Reingold E.M., Charness N., Pomplun M., Stampe D.M. (2001). Visual span in expert chess players: Evidence from eye movements. Psychological Science, 12(1), 48-55.

55. Schriver A.T., Morrow D.G., Wickens C.D., Talleur D.A. (2008). Expertise differences in attentional strategies related to pilot decision making. Human Factors, 50(6), 864-878.

56. Simonton D.K. (1999). Talent and its development: An emergenic and epigenetic model. Psychological Review, 106(3), 435-457.

57. Singley M.K., Anderson J.R. (1989). The transfer of cognitive skill. Harvard University Press.

58. Sloutsky V.M., Yarlas A. (2000). Problem representation in experts and novices: Part 2. Underlying processing mechanisms. In Proceedings of the XXII Annual Conference of the Cognitive Science Society (475-480).

59. Sternberg R.J. (1998). Metacognition, abilities, and developing expertise: What makes an expert student? Instructional Science, 26(1), 127-140.

60. Tai R.H., Loehr J.F., Brigham F.J. (2006). An exploration of the use of eye-gaze tracking to study problem-solving on standardized science assessments. International journal of research & method in education, 29(2), 185-208.

61. Tang H., Pienta N. (2012). Eye-tracking study of complexity in gas law problems. Journal of Chemical Education, 89(8), 988-994.

62. Vogt S., Magnussen S. (2007). Expertise in pictorial perception: eye-movement patterns and visual memory in artists and laymen. Perception, 26(1), 91-100.

63. Voss J.F., Greene T.R., Post T.A., Penner B.C. (1983). Problem-solving skill in the social sciences. The Psychology of Learning and Motivation, 17, 165-213.

64. White R.W. (1959). Motivation reconsidered: The concept of competence. Psychological Review, 66(5), 297-333.

65. Williams A.M., Hodges N.J., North J.S., Barton G. (2006). Perceiving patterns of play in dynamic sport tasks: Investigating the essential information underlying skilled performance. Perception, 25(3), 317--332.

66. Wilson M., McGrath J., Vine S., Brewer J., Defriend D., Masters R. (2010). Psychomotor control in a virtual laparoscopic surgery training environment: gaze control parameters differentiate novices from experts. Surgical Endoscopy, 24(10), 2458-2464.

Размещено на Allbest.ru