【摘要】：為幫助中國大學(xué)生流暢地閱讀中文網(wǎng)頁,通過研究閱讀者的自然眼動規(guī)律,開發(fā)了一款可自然眼動交互的瀏覽器拓展程序。程序根據(jù)研究獲得的閱讀者的自然眼動規(guī)律,自動判斷陌生單詞,適時適量地提供中文釋義,使大學(xué)生能夠深度沉浸于文章的認知加工中,無需為翻譯操作分心。為歸納大學(xué)生對目標單詞的加工模式,構(gòu)建數(shù)學(xué)模型表達相關(guān)因素對目標單詞凝視時間的影響,計算翻譯的合理介入時機,并挖掘大學(xué)生使用翻譯的潛在需求,本研究結(jié)合調(diào)研結(jié)果以及國內(nèi)外在英文閱讀領(lǐng)域的眼動研究成果,組織了34名大學(xué)生進行眼動模式探究實驗。實驗?zāi)M真實網(wǎng)頁閱讀情景,要求每名被試閱讀一篇低難度、兩篇高難度英文文章,其中一篇高難度文章允許被試使用單詞翻譯功能。實驗將有道網(wǎng)頁翻譯篩選出的非簡單單詞設(shè)為目標單詞,利用Tobii Eye Tracker 4C以及瀏覽器拓展程序捕捉并記錄被試的眼動行為與翻譯行為數(shù)據(jù)。分析30名被試的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),對目標單詞的句內(nèi)回視96.06%發(fā)生在后續(xù)的5次單詞閱讀以內(nèi)。依據(jù)這類回視中的回視次數(shù)將對目標單詞的加工劃分為單次、兩次和多次三種模式。分別在三種單詞加工模式下,將單詞凝視時間設(shè)為因變量,將可量化的語料、個人能力因素設(shè)為自變量,構(gòu)建預(yù)測閱讀者陌生/非陌生單詞的分類模型。分類模型整體在全文中的陌生單詞預(yù)測水平為96.69%�；诜诸惸Ｐ�、大學(xué)生翻譯需求與行為數(shù)據(jù),本研究設(shè)計并開發(fā)了無指令界面的Chrome瀏覽器拓展程序,將其命名為知念翻譯。可用性測試結(jié)果表明,分類模型在全文中的陌生單詞預(yù)測水平為97.63%,其通用性通過了方差分析的驗證。相較于同類型的對照應(yīng)用,知念翻譯能夠使被試在更短的時間內(nèi)實現(xiàn)更優(yōu)的閱讀理解效果。在PSSUQ標準可用性問卷中,被試對知念翻譯的信息質(zhì)量與整體滿意度顯著高于對照應(yīng)用�；谏鲜鲅芯砍晒�,本研究將基于自然眼動規(guī)律的眼動交互分類為兩個層級,分別為基于生理層面的初級自然眼動交互與基于生理和心理復(fù)合層面的高級自然眼動交互。研究最后為眼動交互提出了10條設(shè)計建議。
【圖文】：

國外對眼動的研究起步比國內(nèi)更早。在 1977 年至 2017 年 40 年間，Scopus 記載的相關(guān)文獻發(fā)表趨勢見圖 1-1 中藍色線所示。截止 2017 年底，，在 Scopus 檢索的文獻庫中搜索論文標題、摘要、關(guān)鍵字包含“eye tracking”關(guān)鍵詞的文獻，共得到包含來自中國地區(qū)的 1460 份結(jié)果在內(nèi)的 21163 份結(jié)果。其中，文獻主要的來源地區(qū)為美國、英國和德國。主要的來源學(xué)科是計算機科學(xué)，占 34.5%，其后依次是醫(yī)學(xué)、神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)、工

第一章 緒論追蹤技術(shù)與眼動儀的發(fā)展眼動追蹤是通過用肉眼觀察被試的眼球運動實現(xiàn)的。Javal 在 18被試的眼動。實驗時，主試站在被試后面，以避免被試分心[10]。低、捕捉的結(jié)果呈現(xiàn)不直觀，后期被儀器測量眼動的方式所取代經(jīng)開始研制眼動儀，到現(xiàn)在，眼動記錄技術(shù)已經(jīng)發(fā)展得比較完善儀開發(fā)成產(chǎn)品[11]。目前主要的眼動追蹤設(shè)備供應(yīng)商有德國的 SM Tobii 和美國的 ASL，主流的眼動追蹤技術(shù)是 PCCR 瞳孔角膜反志強（2014）[12]的描述，紅外光源照射角膜將產(chǎn)生普洱欽斑，P膜對紅外光的反射率差異，使眼動儀可通過構(gòu)建普洱欽斑與瞳孔算用戶視線方向。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2672321