Глазодвигательные корреляты когнитивной нагрузки экспертов и новичков в программировании

Теория когнитивной нагрузки (ТКН), разработанная Джоном Свеллером занимает ведущее место среди исследовательских подходов в образовательной сфере (Sweller, 2011). Она базируется на представлении о том, что хотя люди могут накапливать обширные объемы знаний в долговременной памяти, их рабочая память обладает ограниченной вместимостью для анализа новой информации. Эффективность обучения и работы с новыми данными зависит от того, насколько рабочая память не перегружена, и от поддержания когнитивной нагрузки на оптимальном уровне. Создание и активное применение когнитивных схем способствует снижению нагрузки на рабочую память, улучшая тем самым способность специалистов адаптироваться к новой информации. Некоторые исследователи утверждают, что разработка инструментов для измерения когнитивной нагрузки является ключевой задачей в данной области исследований (Kirschner, Ayers, Chandler, 2011). В традиционных исследованиях использовались субъективные индикаторы, такие как самооценки и рейтинговые шкалы, а также косвенные показатели, включая ошибки и время, затраченное на обучение. Это связано с тем, что физиологические методы измерения, требующие специального оборудования, могут влиять на естественность условий исследования и часто не подходят для стандартных образовательных сред. В контексте изучения разницы между опытом программистов-новичков и экспертов активно применяется регистрация глазодвигательной активности, что позволяет более детально анализировать, как различаются способы обработки визуальной информации в зависимости от уровня опыта и экспертности (Sharafi et al., 2015). Изучение различий зрительных усилий, как показано в исследованиях Chen (2011), подтверждает это. Основной целью данного исследования заключается в анализе взаимосвязи и выявлении закономерностей между визуальными усилиями и субъективной когнитивной нагрузкой у экспертов и новичков при выполнении задачи по обнаружению ошибок в программном коде. В результате исследования мы подтвердили основные предположения о положительной связи зрительных усилий, таких как средняя продолжительность фиксаций и средняя продолжительность на релевантном стимуле, с субъективной когнитивной нагрузкой. Это согласуется с результатами исследований, посвященных изучению зрительных усилий программистов, а также с данными мета-анализа (Obaidellah et al., 2018). Однако, результаты исследования не поддержали предположение о том, что опытные программисты демонстрируют более короткие фиксации на областях интереса по сравнению с новичками. Это находка оказалась несоответствующей ожиданиям, которые предполагали, что опытные испытуемые, благодаря своей знакомости с материалом, смогут быстрее обрабатывать информацию и, следовательно, менее времени проводить на отдельные элементы. Отсутствие подтверждения этой гипотезы предлагает более сложную картину взаимосвязи между опытом и когнитивными процессами, что может указывать на возможность иных факторов, влияющих на длительность фиксаций в рамках данной задачи. Результаты этого исследования могут дополнить значение физиологических данных как возможного инструмента измерения когнитивной нагрузки в рамках подхода Свеллера. Так же данное исследование подчеркивает важность исследования связи и отношения объема рабочей памяти и зрительных усилий.