J 2025

Experimental Dataset on Eye-tracking Activity During Self-Regulated Learning

JUŘÍK, Vojtěch; Libor JUHAŇÁK; Alexandra RUŽIČKOVÁ; Nicol DOSTÁLOVÁ; Zuzana JUŘÍKOVÁ et al.

Základní údaje

Originální název

Experimental Dataset on Eye-tracking Activity During Self-Regulated Learning

Vydání

Scientific Data, London, Springer Nature, 2025, 2052-4463

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50103 Cognitive sciences

Stát vydavatele

Velká Británie a Severní Irsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 6.900 v roce 2024

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14210/25:00144342

Organizační jednotka

Filozofická fakulta

EID Scopus

Klíčová slova anglicky

Eye-tracking; meta-cognitive learning; learning prompts; self-regulated-learning

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 13. 3. 2026 14:28, Mgr. Petra Trembecká, Ph.D.

Anotace

V originále

The cognitive processing of learning materials has been extensively studied within various cognitive theories. Self-regulated learning (SRL) is also recognized as a key factor in learning efficiency. However, evidence linking SRL to learning outcomes remains inconclusive, particularly regarding objective behavioral data during learning. This study presents an original empirical dataset on eye-tracking activity during learning, examining the effects of metacognitive prompts and multimedia content on cognitive processing and learning outcomes. A controlled laboratory experiment with a 2 × 2 mixed factorial design involved 110 university students, resulting in 84 complete recordings of eye-movement activity during learning. Participants studied scientific materials in text-only and multimedia formats, with one group receiving metacognitive prompts and the control group receiving general instructions. Learning performance was assessed via a post-test, and eye-tracking technology captured gaze patterns to provide insights into cognitive engagement and attention distribution. Applications extend to e-learning, virtual environments, and user interface design. While the dataset has some methodological limitations, it remains a robust resource for studying cognitive processes and optimizing educational technologies.

Návaznosti

GA21-08218S, projekt VaV
Název: Využití multimodální analytiky učení pro studium procesů seberegulovaného učení v systémech pro řízení výuky
Investor: Grantová agentura ČR, Využití multimodální analytiky učení pro studium procesů seberegulovaného učení v systémech pro řízení výuky