Ю.А. Ишмуратова (Москва) - научный сотрудник, ФГБНУ «Психологический институт РАО» (ПИ РАО)

Одной из главных особенностей профессиональной деятельности специалистов в области химии является кодирование и декодирование графически представленной информации в связи с тем, что большинство химических процессов недоступны для непосредственного наблюдения (Kozma, Russell, 2005). Для того чтобы исследуемые процессы и понятия стали более понятными и доступными для учащихся, часто используются графические схемы – репрезентации (Taber, 2009). Репрезентации могут быть представлены в виде схем, диаграмм, графиков, моделей, уравнений реакций, трехмерных изображений.

Графические репрезентации служат учебным материалом, который используется для отображения концепций, относящихся к предметной области. Кроме того, они являются важным инструментом, который химики используют для решения задач, коммуникации друг с другом, передачи данных в научном сообществе, иными словами, являются неотъемлемой частью предмета химии (Kozma, Russell, 2005). Поэтому особенно актуальным становится выявление того, каким образом специалисты в химической сфере воспринимают и анализируют графические репрезентации. Специфика задач с использованием графических схем заключается в том, что каждая задача состоит из некоторого числа отдельных элементов, расположенных в заданном порядке, то есть схема имеет хорошо структурированную внешнюю презентацию условий. Это определяет специфику мыслительного процесса и придает особое значение пространственному распределению внимания (Ratwani, Trafton, Boehm-Davis, 2008).

Для исследования перцептивных стратегий при решении химических задач в настоящее время все чаще используется метод видеорегистрации движений глаз (Rau, Michaelis, Fay, 2015). В нашем исследовании были разработаны специальные задания, включающие в себя трехмерные формулы молекул веществ, которые позволяют определить особенности перцептивной обработки у специалистов химической сферы. Трехмерные (пространственные) модели позволяют наиболее близко к теоретическим моделям строения вещества представлять его состав, и, демонстрируют более полное взаимное расположение атомов, угол связи и расстояния между атомами.

Целью исследования было выявление различий в перцептивных стратегиях решения профессиональных задач респондентов с разным уровнем профессионального стажа.

Гипотеза исследования заключается в том, что характер перцептивных стратегий решения химических задач в области химии отличается у химиков с разным профессиональным стажем.

выборка: в исследовании приняли участие 28 химиков в возрасте от 17 до 55 лет (средний возраст – 35 лет). Испытуемые были разделены на две группы по критерию стажа работы. 14 человек – студенты, обучающиеся на химических факультетах, средний стаж работы – 0,5 лет, средний возраст студентов – 19 лет; 14 человек – профессиональные химики, работающие по специальности более 10 лет, средний стаж работы – 12 лет, средний возраст профессионалов – 40 лет.

Стимульный материал

Совместно с химиками-экспертами, имеющими степень кандидатов химических наук и работающими в научных лабораториях более 20 лет, были разработаны задачи, представленные в виде химических репрезентаций. Каждая репрезентация состояла из трехмерного изображения молекулы вещества (расположенной в левой части слайда) и вариантами ответов (расположенными в правой части слайда) – списком названий различных химических соединений. Список содержал десять вариантов ответов, из которых только один был верным. Перед испытуемыми ставилась задача определить вещество, молекула которого была изображена на слайде. Испытуемые должны были правильно распознать молекулу в левой части экрана и кликнуть мышью на тот вариант ответа, который они считают правильным. Всего было разработано 32 тестовых задания.

Аппаратура

Эксперимент был разработан и проведен с использованием оборудования SMI. Создание эксперимента проводилось в SMI Experiment Center. Регистрация движений глаз осуществлялась с помощью системы SMI Hi-Speed с частотой 1250 Гц с использованием опоры для подбородка. Обработка и анализ полученных данных осуществлялась в программе SPSS.

Результаты и обсуждение

Для сравнения эффективности стратегий поиска правильных решений были выделены две области интереса на каждой репрезентации: первая область – графическое представление химического элемента (трехмерное изображение молекулы) в левой части слайда, вторая область – варианты ответа в правой части. Были найдены значимые различия по времени пребывания в каждой из выделенных областей интереса. Оказалось, что взор студентов гораздо дольше находился в области с вариантами ответов (F = 1417,86, p<0,01). Взгляд студентов в общей сложности находился в области интереса «варианты ответов» в течение 31,5 секунд, а профессионалов – 12,6 секунд. Для студентов также были характерны более длительные фиксации в области интереса «варианты ответов» (F = 29,42, p<0,01), что свидетельствует о более глубокой когнитивной обработке информации в этой области (Holmqvist et al., 2011).

В области интереса «изображение молекулы» также были найдены статистически значимые различия между группами. Было обнаружено, что взгляд профессионалов находился в этой области дольше, чем взгляд студентов (F = 219,72, p<0,01); общее время пребывания в области интереса «изображение молекулы» у профессионалов – в среднем около 14,2 секунд, у студентов – в течение 9,6 секунд. При этом средняя длительность фиксаций в данной области интереса была значимо больше у профессионалов (F = 44,29, p<0,01).

Были обнаружены значимые различия между группами профессионалов и студентов по времени пребывания в области интереса «изображение молекулы» в первые 25 процентов времени решения задачи (F = 565,17, p<0,01): взгляд профессионалов дольше находится в области интереса «изображение молекулы» в начале решения задачи.

Таким образом, проведя анализ глазодвигательной активности по выделенным областям интересов, можем сделать вывод о том, что профессионалы оценивали область изображения молекулы как релевантную, поэтому их взгляд большую часть времени решения задания находился в этой зоне. Более длительные фиксации экспертов в данной области также свидетельствуют о том, что они определяли ее как более информативную и требующую тщательного анализа. Для студентов, в свою очередь, большую значимость представляла область с вариантами ответов: большую часть времени взор студентов находился в этой области, и средняя длительность фиксаций была больше в этой области. Анализ времени решения задач показал, что профессионалы выполняли задания значимо быстрее, чем студенты (F = 154,18, p<0,01). Кроме того, было обнаружено, что профессионалы давали значимо большее количество правильных ответов (F = 29,85, р<0,01).

Выводы

Было показано, что эксперты решают задачи быстрее и с меньшим количеством ошибок. Эффективность решения задач профессионалами обусловлена использованием оптимальных перцептивных стратегий: профессионалы при решении задач на идентификацию молекул вещества больше времени проводят на области задач, а не на области вариантов ответов. При этом для профессионалов характерны длительные фиксации на области интереса «изображение молекулы». Таким образом, профессионалам присуща стратегия построения ментальных репрезентаций, которая позволяет им не обращаться каждый раз к вариантам ответов, а держать в голове правильный вариант. Студенты решали задачи дольше и с большим количеством ошибок, что свидетельствует о применении менее эффективной перцептивной стратегии по сравнению с профессионалами. Студенты больше времени проводят на области интереса «список ответов», а не на области «изображение молекулы», при этом студентам присущи более продолжительные фиксации в области интереса «варианты ответов». Кроме того, было выявлено, что студенты просматривают все варианты ответа, иногда по нескольку раз и совершают большее количество перемещений между областями интереса. Они просматривают варианты ответов, переходя от одного к другому и всякий раз оценивая подходит ли обозначение под предъявленное изображение.

Литература

1. Holmqvist K., Nyström N., Andersson R., Dewhurst R., Jarodzka H., Van de Weijer J. Eye tracking: a comprehensive guide to methods and measures. Oxford: Oxford University Press, 2011.
2. Kozma R., Russell J. Students Becoming Chemists: Developing Representationl Competence // Visualization in Science Education / Ed. J. K. Gilbert. Dordrecht: Springer Netherlands, 2005. P. 121–145.
3. Ratwani R.M., Trafton J. G., Boehm-Davis D. A. Thinking graphically: Connecting vision and cognition during graph comprehension // Journal of Exp. Psychol. Appl. 2008. V. 14. № 1. P. 36. 
4. Rau M.A., Michaelis J. E., Fay N. Connection making between multiple graphical representations: A multi-methods approach for domain-specific grounding of an intelligent tutoring system for chemistry // Computers & Education. 2015. V. 82. Р. 460–485.
5. Taber K.S. Learning at the symbolic level // Multiple representations in chemical education. Dordrecht: Springer, 2009. Р. 75–105.