ハイパーテキストにおける情報のスキャンと深い処理：アイ・トラッキングとキュー付き回顧的考え出し研究

要旨 学生がインターネット上で問題を解くとき、彼らはウェブページ内の大きな情報のセクションを迅速にスキャンし、タスクに関連する情報を深く処理するというバランスを見つける必要があります。本研究では、高校生がウィキペディアの文書を使用して質問に答える際に、情報のスキャンと深い処理についてどのように表現するか、また彼らの読解力スキルと質問タイプがこれらのプロセスとどのように相互作用するかを調査しました。回顧的考え出しのプロトコルとアイ・トラッキングの測定を分析した結果、情報のスキャンはハイパーテキストの理解を悪化させる一方で、情報の深い処理は特に位置に関する質問においてより良いパフォーマンスを生成することがわかりました。スキャン、深い処理、パフォーマンスの関係は、期待外れの方法で読解力スキルによって修飾されました：スキャンは特に良い理解者にとってパフォーマンスを低下させましたが、深い処理の肯定的な効果は読解力スキルに依存しませんでした。我々は、インターネットでの問題解決に関する現在の知識の観点から結果を議論しました。