Đồ án chuyên ngành nghiên cứu sự tập trung của sinh viên thông qua phân tích chuyển động của mắt

Trang 1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG BỘ MÔN VẬT LÝ KỸ THUẬT Y SINH ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH NGHIÊN CỨU SỰ TẬP TRUNG CỦA SINH VIÊN THƠN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG

BỘ MÔN VẬT LÝ KỸ THUẬT Y SINH

ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH NGHIÊN CỨU SỰ TẬP TRUNG CỦA SINH VIÊN THÔNG QUA

PHÂN TÍCH CHUYỂN ĐỘNG CỦA MẮT

GVHD : ThS Lê Cao Đăng SVTH : Nguyễn Phương Thảo – 2014524

Trần Hoàng Quốc Thịnh – 2014608

Thành phố Hồ Chí Minh – Tháng 12 năm 2023

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG

BỘ MÔN VẬT LÝ KỸ THUẬT Y SINH

ĐỒ ÁN CHUYÊN NGÀNH NGHIÊN CỨU SỰ TẬP TRUNG CỦA SINH VIÊN THÔNG QUA

PHÂN TÍCH CHUYỂN ĐỘNG CỦA MẮT

GVHD : ThS Lê Cao Đăng SVTH : Nguyễn Phương Thảo – 2014524

Trần Hoàng Quốc Thịnh – 2014608

Thành phố Hồ Chí Minh – Tháng 12 năm 2023

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG

BỘ MÔN VẬT LÝ KỸ THUẬT Y SINH

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

- Tìm hiểu tổng quan về sự tập trung và các dạng chuyển động của mắt

- Tìm hiểu các quy trình trong phân tích chuyển động của mắt nghiên cứu sự tập trung

- Xây dựng quy trình hoàn chỉnh để thu dữ liệu dựa trên các bài nghiên cứu chuyên môn

- Xử lý dữ liệu thu được, phân tích sự tương quan giữa chuyển động của mắt đối với sự tập trung của sinh viên

3 Ngày giao nhiệm vụ đồ án: 18/08/2023

4 Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 29/12/2023

5 Họ và tên người hướng dẫn: ThS Lê Cao Đăng

Tên đề tài và nội dung đồ án chuyên ngành đã được thông qua Bộ môn

(Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên)

i

LỜI CẢM ƠN

Để có thể hoàn thành đồ án chuyên ngành này một cách thuận lợi và đạt được kết quả tốt nhất, trước hết chúng tôi muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và chân thành nhất đến thầy Trần Trung Tín – người đã trực tiếp hướng dẫn và chia sẻ kiến thức, giúp chúng tôi định hướng đề tài cũng như hướng dẫn, chỉ bảo trong suốt quá trình phát triển đề tài và đồng hành cùng chúng tôi vượt qua những thách thức trong quá trình nghiên cứu Chúng tôi rất biết ơn sự tận tâm và hỗ trợ của thầy!

Đồng thời, chúng tôi cũng muốn bày tỏ lòng biết ơn đến thầy Lê Cao Đăng – Trưởng phòng Thí nghiệm Vật lý Kỹ thuật Y sinh đã tạo mọi điều kiện và nhiệt tình hỗ trợ chúng tôi về mặt kiến thức cũng như thiết bị trong quá trình thực hiện đề tài này để chúng tôi có thể hoàn thành đề tài một cách suôn sẻ

Tôi cũng muốn bày tỏ lòng biết ơn đến thầy Lê Nhật Tân và tất cả quý thầy cô khoa Khoa học Ứng dụng của trường Đại học Bách khoa – ĐHQG-HCM đã tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình nghiên cứu, học tập của chúng tôi và luôn sẵn lòng truyền đạt các kiến thức mà chúng tôi còn thiếu sót để chúng tôi có thể hoàn thành đề tài này

Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến các bạn sinh viên đã đồng ý tham gia thu

dữ liệu để chúng tôi có thể thực hiện được đề tài “Nghiên cứu sự tập trung của sinh viên thông qua phân tích chuyển động của mắt” này

Và không thể không nhắc đến sự giúp đỡ từ bạn bè và gia đình đã luôn ủng hộ, động viên và chia sẻ niềm vui cũng như gánh nặng trong những khoảnh khắc khó khăn để chúng tôi luôn vững vàng bước tiếp trên con đường học tập của mình

Lời cảm ơn này không đủ lớn để bày tỏ lòng biết ơn của chúng tôi Hy vọng rằng công trình nghiên cứu này sẽ là đóng góp nhỏ bé nhưng ý nghĩa vào kho tàng kiến thức của cộng đồng nghiên cứu Xin chân thành cảm ơn!

ii

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

MỤC LỤC ii

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC BẢNG BIỂU v

DANH MỤC HÌNH ẢNH vi

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 2

2.1 Các khái niệm liên quan đến đề tài nghiên cứu 2

2.1.1 Tổng quan về tập trung 2

2.1.2 Tổng quan về các chuyển động của mắt 3

2.1.3 Tổng quan về Công nghệ Eye Tracking 5

2.2 Các công trình nghiên cứu liên quan 7

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 9

3.1 Thiết kế thí nghiệm 9

3.1.1 Phạm vi lấy mẫu 9

3.1.2 Kích thích dùng trong nghiên cứu 9

3.1.3 Bài kiểm tra khả năng tập trung 10

3.1.4 Buồng tối 13

3.1.5 Phần cứng 14

3.1.6 Phần mềm và giải thuật 18

3.2 Quy trình thu dữ liệu tập trung của sinh viên 28

3.3 Phương pháp xử lý dữ liệu 28

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 30

4.1 Kết quả mô hình thí nghiệm 30

4.1.1 Kết quả phần cứng 30

4.1.2 Kết quả phần mềm 30

4.2 Kết quả xử lý dữ liệu 32

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 38

5.1 Kết luận 38

iii

5.2 Hướng phát triển 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 PHỤ LỤC 47

iv

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tên đầy đủ tiếng Anh Tên đầy đủ tiếng Việt

ADHD Attention deficit hyperactivity disorder Rối loạn tăng động giảm chú ý

TET5 Tobii Eye Tracker 5 Thiết bị theo dõi mắt Tobii 5

v

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1 Chuyển đổi toạ độ sang độ 25 Bảng 4.1 Kết quả điểm nhiệm vụ và bài kiểm tra… 31Bảng 4.2 Kết quả xử lý dữ liệu 32

vi

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 3.1 Kích thích dùng trong nghiên cứu 10

Hình 3.2 Minh hoạ nhiệm vụ 1 trong bài kiểm tra 11

Hình 3.3 Minh hoạ nhiệm vụ 2 trong bài kiểm tra 12

Hình 3.4 Minh hoạ nhiệm vụ 3 trong bài kiểm tra 12

Hình 3.5 Buồng tối 13

Hình 3.6 Thiết bị Tobii Eye Tracker 5 14

Hình 3.7 Màn hình rời ViewSonic và thiết bị TET5 16

Hình 3.8 Laptop Ideapad Gaming 3 17

Hình 3.9 Đèn và tai nghe 18

Hình 3.10 Giao diện chính phần mềm Tobii Experience 19

Hình 3.11 Quá trình Calibration 20

Hình 3.12 Hiển thị vùng nhìn trên màn hình 21

Hình 3.13 Giao diện trang Video Eye Tracking 22

Hình 3.14 Dữ liệu thu được từ Video Eye Tracking 23

Hình 3.15 Giao diện trang Image Eye Tracking 23

Hình 3.16 Dữ liệu thu được từ Image Eye Tracking 24

Hình 3.17 Minh hoạ hệ toạ độ Oxy trong nghiên cứu 25

Hình 3.18 Lưu đồ thuật toán tính fixation, saccade và nhiễu 27

Hình 4.1 Kết quả phần cứng 30

Hình 4.2 Minh hoạ một dữ liệu Raw data 32

Hình 4.3 Kết quả so sánh giữa điểm nhiệm vụ và số lượng fixation 33

Hình 4.4 Kết quả so sánh giữa điểm nhiệm vụ và thời gian nhiễu 34

vii

Hình 4.5 Kết quả so sánh giữa điểm nhiệm vụ và thời gian fixation 34

Hình 4.6 Kết quả so sánh giữa điểm bài kiểm tra và số lượng fixation 35

Hình 4.7 Kết quả so sánh giữa điểm bài kiểm tra và thời gian nhiễu 35

Hình 4.8 Kết quả so sánh giữa điểm bài kiểm tra và thời gian fixation 36

Sự tập trung của sinh viên có thể được phân tích thông qua đánh giá định lượng trạng thái [4], đánh giá kết quả học tập, thực hiện các khảo sát thói quen trong học tập, các bài kiểm tra kỹ năng tập trung và chú ý, đánh giá sử dụng kết quả tỉ lệ ngẩng đầu và nhận dạng nét mặt [5], phân tích dữ liệu về khuôn mặt và mắt được thu thập từ cảm biến điện cơ [6],… Tuy nhiên, các phương pháp kể trên còn tồn tại các nhược điểm như việc thu thập câu trả lời từ người được khảo sát là khá chủ quan, việc thực hiện các bài kiểm tra có thể

sẽ ảnh hưởng đến hành vi tự nhiên của họ, làm giảm tính chân thực của dữ liệu, các cảm biến được gắn trên mặt có thể sẽ che chắn tầm nhìn, gây ảnh hưởng đến sự tập trung của người tham gia thử nghiệm Để khắc phục những nhược điểm của các phương pháp kể trên,

đồ án chuyên ngành này đã sử dụng công nghệ Eye Tracking (ET) – một phương pháp quang học không xâm lấn – để nghiên cứu nhằm tìm ra sự khác biệt trong hành vi chuyển động mắt trong khi nghe giảng ở các nhóm sinh viên được phân chia theo mức độ tập dựa vào điểm thực hiện các nhiệm vụ kiểm soát sự chú ý, kiểm tra hiệu suất liên tục và điểm của bài kiểm tra liên quan đến kiến thức từ bài giảng mà sinh viên được xem trong quá trình thu dữ liệu mắt

Phát biểu trên giải thích rằng chú ý không chỉ là việc tâm trí chọn lọc và tập trung vào một đối tượng hoặc ý nghĩ cụ thể từ nhiều lựa chọn có sẵn, mà còn là việc loại bỏ các yếu tố không liên quan để có thể tập trung vào những gì quan trọng Điều này đòi hỏi việc tập trung một cách chọn lọc và có ý thức Dấu hiệu đặc trưng của sự chú ý là sự tập trung của thần kinh [8]

Sự tập trung là khả năng hạn chế nhận thức đến một phần nhỏ của thông tin có sẵn,

dù là thông tin cảm giác (như thị giác hoặc thính giác) hay suy nghĩ Nó là một phần không thể thiếu của việc xử lý thông tin và đưa ra quyết định Sự tập trung giúp xử lý thông tin một cách hiệu quả bằng cách chọn lọc thông tin không cần thiết và chỉ tập trung vào những thông tin quan trọng Trong môi trường ồn ào và có nhiều sự phân tâm, khả năng này giúp con người có thể tách rời thông tin cần được tiếp thu, tập trung với bối cảnh xung quanh một cách hiệu quả, tập trung vào nhiệm vụ mà không bị phân tâm bởi các kích thích không liên quan Sự tập trung có thể được phân loại thành hai loại là tập trung chủ động, khi có chủ định chú ý đến một đối tượng, thông tin cụ thể và tập trung bị động là khi một cái gì

đó thu hút sự chú ý mà con người không có ý định trước

Các chuyển động của mắt cung cấp các thông tin quan trọng về nơi mà người nhìn đang tập trung, nhìn vào nơi nào đó có nghĩa là đang tập trung vào nó Trong nghiên cứu, công nghệ ET được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu sự tập trung và xử lý thông tin Nó cho

2.1.2 Tổng quan về các chuyển động của mắt

Các chuyển động của mắt có thể được ghi nhận và phân loại như sau: fixation, saccade, microsaccade, drift, tremor, smooth pursuit, vergence, vestibular-ocular reflex và blink

- Fixation: là điểm nhìn của mắt trong một khoảng thời gian nhất định được gọi là điểm cố định, thể hiện khả năng của mắt ngăn chặn sự dịch chuyển của mắt bằng cách tập trung vào một điểm, tức là mục tiêu Việc thu thập thông tin trực quan chỉ có thể thực hiện được trong quá trình nhìn cố định một cách ổn định [9]

- Saccade: là sự chuyển động mắt nhanh chóng từ điểm cố định này sang điểm cố định khác trong trường nhìn [10] Saccade được đặc trưng bởi gia tốc lớn ở giai đoạn ban đầu và gia tốc âm vào cuối giai đoạn [11]

- Microsaccade: chuyển động nhỏ, nhanh, đều

- Drift: chuyển động mắt chậm, không đều, microsaccade và drift đều giúp duy trì tầm nhìn ổn định trong quá trình cố định mắt

- Tremor: rung nhãn cầu là những dao động của nhãn cầu có sự lặp đi lặp lại có chu kỳ, không tự ý, theo nhịp hoặc không

- Smooth pursuit: khi di chuyển giữa hai điểm cố định, mắt chuyển động chậm, nhẹ nhàng, trơn tru

- Vergence: chuyển động của mắt khi di chuyển hình ảnh ra xa hoặc gần lại

- Vestibular-ocular reflex: phản xạ tiền-đình là phản xạ để ổn định tầm mắt trong quá trình di chuyển đầu

Có nhiều hệ thống được sử dụng để ghi nhận chuyển động mắt như các hệ thống bao gồm các đèn hồng ngoại [20], các thiết bị gắn trên bàn, hình ảnh âm thanh nổi, sự kết hợp giữa camera góc rộng và camera zoom Bên cạnh đó, để phân loại chuyển động của mắt có thể xác định phân bố vị trí mắt tại một số điểm nhất định, tức là thuật toán dựa trên

sự phân tán: nhận dạng ngưỡng phân tán (E-DT), nhận dạng dựa trên cây khung nhỏ nhất (I-MST) Các chuyển động của mắt cũng có thể được xác định ở một số vùng nhất định của mắt, tức là thuật toán dựa trên khu vực [21] Tuy nhiên, phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là sử dụng vận tốc mắt, tức là thuật toán dựa trên vận tốc Trong đó, vận tốc được tính tương đối với các kích thích của mắt khi biết được khoảng cách giữa chủ thể và kích thích: nhận dạng ngưỡng (I-VT) [21], nhận dạng mô hình Markov ẩn (I-HMM) [22], ngưỡng hai mắt-ngưỡng riêng (BIT) [23], nhận dạng bộ lọc Kalman (I-KF) [24] Tuỳ vào phương pháp đã chọn, tiêu chí phân loại sẽ được chọn và các dữ liệu thu được sẽ được phân loại thành fixation, saccade hoặc các chuyển động khác Phương pháp I-VT là thuật toán dựa trên vận tốc đơn giản nhất để phân loại chuyển động của mắt có tiêu chí dựa trên

sự biểu thị ngưỡng vận tốc [22]

5

2.1.3 Tổng quan về Công nghệ Eye Tracking

Các công nghệ theo dõi chuyển động của mắt – Eye Tracking (ET) hiện nay đã phát triển mạnh mẽ, trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực từ nghiên cứu học thuật đến ứng dụng thực tiễn trong đời sống và y tế Trong đó, phương pháp truyền thống nhất là sự kiểm tra trực quan của bác sĩ Bên cạnh đó, những phương pháp tiên tiến hơn có thể kể đến như: Camera-based Eye Tracking, Video Oculography (VOG), Electro-oculography (EOG), Infrared Eye Tracking, Corneal Reflection Eye Tracking, Scleral Search Coil, 3D Eye Tracking,… Mỗi phương pháp đều có những ưu nhược điểm khác nhau do đó người sử dụng cần xem xét điều kiện và mục đích sử dụng để có thể chọn được phương pháp tối ưu cho vấn đề cần giải quyết

- Camera-based Eye Tracking: là phương pháp tốn ít chi phí, phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu thị giác, tâm lý học, và thiết kế giao diện người dùng Camera-based Eye Tracking có thể sử dụng máy ảnh điện thoại, laptop, máy ảnh chụp hình thương mại Máy ảnh với tần số cao khoảng từ 60Hz trở lên để ghi lại chuyển động của mắt dưới dạng video và sau đó sử dụng các phần mềm như Matlab để phát hiện đồng tử, ghi lại toạ độ của đồng tử và phân loại chuyển động của mắt [25]

- Video Oculography (VOG): là một biến thể cải tiến của Camera-based Eye Tracking, VOG thường được sử dụng trong các nghiên cứu y khoa và tâm lý học

vì khả năng cung cấp dữ liệu chi tiết và chính xác về chuyển động của mắt VOG

sử dụng các hệ thống camera chuyên dụng và thuật toán phức tạp để ghi lại và phân tích chuyển động của mắt, đây là một công cụ mạnh mẽ cho việc nghiên cứu hành vi nhìn Trong VOG, mắt sẽ được chiếu sáng khuếch tán thường là bằng đèn LED, tín hiệu thu được bằng cách trừ điện áp cảm ứng trong máy ảnh chuyên dụng có cảm biến hình ảnh [26]

- Electro-Oculography (EOG): là một kỹ thuật đo điện sinh học, các điện cực được đặt xung quanh mắt ghi lại hoạt động điện khi mắt di chuyển theo hai thành phần ngang dọc với nguyên lý cơ bản là đo sự thay đổi điện thế của điện cực khi mắt

6

chuyển động Điện cực được kết nối với bộ khuếch đại tín hiệu dưới dạng cặp vi sai sau đó được xuất ra thiết bị ghi nhận và phân tích EOG không chính xác như các phương pháp dựa trên camera nhưng hữu ích trong một số trường hợp cụ thể như theo dõi mắt khi người dùng đang ngủ [26]

- Infrared Eye Tracking: sử dụng ánh sáng LED hồng ngoại để chiếu sáng mắt và camera hồng ngoại để ghi lại hình ảnh Sau đó, phần mềm phân tích phản xạ của ánh sáng hồng ngoại từ củng mạc, giác mạc và đồng tử để xác định hướng nhìn Infrared Eye Tracking được ưa chuộng vì tính chính xác và đáng tin cậy, đặc biệt trong điều kiện ánh sáng không ổn định, ít bị ảnh hưởng bởi ánh sáng môi trường so với các phương pháp dựa trên ánh sáng thường Bên cạnh đó, ánh sáng hồng ngoại còn có ưu điểm là không cản trở tầm nhìn bình thường và có thể tăng cường độ tương phản giữa đồng tử và mống mắt dành cho các đối tượng có tròng mắt màu nâu và đen, giúp ước tính chính xác tâm của đồng tử [27]

Thiết bị được sử dụng trong nghiên cứu này là Tobii Eye Tracker 5 (TET5) với công nghệ cốt lõi là Infrared Eye Tracking Năm 2001, hãng Tobii Technology (Thuỵ Điển) cho

ra mắt thương mại sản phẩm công nghệ ET để phân tích ánh nhìn, cung cấp thông tin về hành vi trong lĩnh vực nghiên cứu thị trường, tâm lý học và thể thao Đến nay Tobii vẫn duy trì vị thế đứng đầu trong lĩnh vực ET TET5 nói riêng và các thiết bị Eye Tracker khác nói chung có thể cung cấp các thông tin quan trọng trong chuyển động mắt như điểm nhìn (gaze point), điểm cố định (fixation), thời lượng điểm cố định (fixation duration), độ giật (saccade), kích thước đồng tử và cùng với đó là bản đồ nhiệt (heat map) thể hiện các khu vực được quan tâm [28] Sự tập trung hoặc cố gắng tập trung vào vùng quan tâm tương quan với sự thay đổi của đồng tử mà thường được gọi là phép đo đồng tử Phép đo đồng tử

đề cập đến sự giãn nở của kích thước đồng tử và sự di chuyển của đồng tử theo thời gian Các cơ mống mắt phản ứng với các kích thích giao cảm và phó giao cảm quyết định kích thước và sự chuyển động của đồng tử [29], [30]

7

2.2 Các công trình nghiên cứu liên quan

E A Nisiforou and A Laghos, “Do the eyes have it? Using eye tracking to assess

students cognitive dimensions,” Educational Media International, vol 50, no 4, pp

247-265, Dec 2013 [31] Những người tham gia được chia thành 3 nhóm nhận thức dựa trên điểm số của bài kiểm tra Hidden Figure Test (HFT), sắp xếp theo mức độ nhận thức từ cao đến thấp: Field-Independent (FI), Field-Mixed (FM) và Field-Dependent (FD) Những người được phân loại là FI thực hiện nhiệm vụ nhanh hơn và chính xác hơn so với nhóm

FM và FD Nghiên cứu này thu được kết quả cho thấy có mối liên hệ đáng kể giữa điểm

số HFT – một bài kiểm tra tâm lý, được thiết kế để xác định khả năng nhận biết các hình dạng hoặc đối tượng được ẩn trong một hình ảnh phức tạp hơn – và các chỉ số theo dõi mắt của các nhóm, chủ yếu là biểu đồ nhiệt và đường quét của mắt Kết quả cho thấy, biểu đồ nhiệt của nhóm FI có ít các vùng màu đỏ hơn và mức độ phân tán thấp hơn so với nhóm

FM và FD, hai nhóm này có nhiều điểm màu đỏ và độ phân tán rộng thể hiện sự chậm trễ trong phản hồi câu hỏi Nghiên cứu này cho thấy tiềm năng của công nghệ ET trong việc đánh giá đặc điểm nhận thức của người dùng

S Rafique, S M Rana, and M M Rahman, “A study of Eye-tracking properties

utilizing Tobii Eye Tracker 5,” Department of Electronics, Mathematics and Natural Sciences, University of Gävle, 2022 [32] Nghiên cứu này sử dụng TET5, tập trung vào

việc đo dữ liệu theo dõi mắt trực tiếp trên hình ảnh và xử lý dữ liệu nhìn để quan sát sự chú

ý của mắt người Sử dụng phương pháp hướng nhìn tinh tế (Subtle Gaze Direction –SGD)

để đánh dấu điểm chú ý trên màn hình, nhằm thu hút sự chú ý của người xem và kết luận cho thấy rằng SGD thực sự thu hút được ánh nhìn của người tham gia, chăm chú vào các đối tượng cụ thể Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách công nghệ ET có thể được sử dụng để tạo ra các hình thức tương tác với máy tính không chạm (bằng mắt) và cải thiện trải nghiệm của người dùng trong việc xem và tương tác với các nội dung số

F Ungureanu, R G Lupu, A G Cadar, and A Prodan, “Neuromarketing and visual

attention study using eye tracking techniques,” in International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), Sinaia, 2017 [28] Tác giả và cộng sự đã sử

8

dụng Eyetribe 101 – một thiết bị ET với tốc độ lấy mẫu là 30Hz để nghiên cứu về Neuromarketing, một lĩnh vực nghiên cứu với sự kết hợp giữa neuro (thần kinh) và marketing (tiếp thị), áp dụng các phương pháp và hiểu biết từ thần kinh học sử dụng công nghệ ET để hiểu và cải thiện cách marketing ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng Sau khi biết được khu vực mà người dùng quan tâm, người bán hàng có thể tối ưu cách sắp xếp các mặt hàng, bố cục trên các trang web tiếp thị để có thể thu hút được sự chú ý của khách hàng một cách hiệu quả

ra

Bên cạnh đó, nhóm chúng tôi xin cam kết mọi dữ liệu thu được từ trong nghiên cứu này là hoàn toàn bảo mật, kết quả thu được chỉ dùng cho mục đích nghiên cứu, hoàn thiện

đồ án

3.1.2 Kích thích dùng trong nghiên cứu

Trong một số nghiên cứu về lĩnh vực giáo dục, các nhà nghiên cứu đã đưa ra kết luận rằng mức độ chú ý của học sinh sinh viên sẽ bắt đầu giảm sau khoảng 15 phút học tập [33] và sẽ bắt đầu xuất hiện hiện tượng day-dreaming – là một hiện tượng tâm thần phổ biến, khi tâm trí của một người rơi vào trạng thái không tập trung vào môi trường xung quanh mà thay vào đó, họ bắt đầu tưởng tượng, mơ mộng, hoặc nghĩ về những điều không liên quan đến thực tế hiện tại [34] Hiện tượng này được cho là hiếm khi xảy ra khi một người đang ở trạng thái hoàn toàn tập trung [35] Do đó, kích thích trong nghiên cứu được

sử dụng là một video bài giảng dài hơn 20 phút để có thể kích thích hiện tượng dreaming, đặc biệt là ở các sinh viên thiếu sự tập trung, giúp tăng sự khác biệt trong dữ liệu thu được giữa các đối tượng tập trung và thiếu tập trung Bên cạnh đó điều này còn có thể tái tạo một môi trường giả định tương tự tình huống học tập trong thực tế

day-10

Hình 3.1 Kích thích dùng trong nghiên cứu

3.1.3 Bài kiểm tra khả năng tập trung

Total Brain – một công ty khoa học thần kinh tích hợp với những bác sĩ chuyên gia đầu ngành, chuyên cung cấp các đánh giá sức khỏe tâm thần đã được kiểm chứng lâm sàng

để khách hàng có thể luôn cập nhật tình trạng sức khỏe tinh thần của mình [36] Một trong

số đó, công ty đã thiết kế một bài kiểm tra khả năng tập trung, chấm điểm, phân tích kết quả phản hồi và đưa ra các đánh giá về mức độ tập trung của người tham gia

Những người đạt điểm càng cao trong bài kiểm tra này được đánh giá càng giỏi trong việc duy trì sự chú ý trong thời gian dài để hoàn thành một nhiệm vụ, ngay cả khi nhiệm vụ đó tẻ nhạt và lặp đi lặp lại hoặc căng thẳng về mặt tinh thần Họ giỏi kiểm soát những gì họ chú ý đến và có kỹ năng bỏ qua những phiền nhiễu để thay vào đó tập trung vào nhiệm vụ trước mắt Bởi vì họ có thể duy trì sự tập trung và kỷ luật nên họ cũng có nhiều khả năng hoàn thành những việc họ bắt đầu hơn Những người có điểm thấp hơn có thể gặp khó khăn trong việc kiểm soát những gì họ chú ý Các nhiệm vụ dài hoặc lặp đi lặp lại có thể khó khăn hơn đối với họ so với những nhiệm vụ khác Họ có nhiều khả năng bị

11

phân tâm nhiều lần trong khi hoàn thành một nhiệm vụ và có thể phải mất một thời gian ngắn để họ nhận ra rằng mình đã bị phân tâm và cần tập trung trở lại nhiệm vụ hiện tại [37]

Nhiệm vụ 1 – Bài kiểm soát sự chú ý phần 1: Chọn câu trả lời có nội dung khớp với nội dung của đề bài Ví dụ như minh hoạ trong Hình 3.2, đề bài là chữ “Green” do đó cần chọn đáp án là “Green”

Hình 3.2 Minh hoạ nhiệm vụ 1 trong bài kiểm tra

Nhiệm vụ 2 – Bài kiểm soát sự chú ý phần 2: Chọn câu trả lời có nội dung khớp với màu chữ của đề bài Ví dụ như minh hoạ trong Hình 3.3, đề bài là chữ “Green” nhưng được viết bằng màu “Red” do đó cần chọn đáp án là “Red”

12

Hình 3.3 Minh hoạ nhiệm vụ 2 trong bài kiểm tra

Nhiệm vụ 3 – Bài kiểm tra hiệu suất liên tục: Nhấp “Match” khi thấy một chữ cái xuất hiện hai lần liên tiếp

Hình 3.4 Minh hoạ nhiệm vụ 3 trong bài kiểm tra

là quan trọng Nó có thể là nơi lý tưởng để thực hiện công việc cần sự tập trung sâu sắc, nghiên cứu, hoặc thậm chí là để thư giãn và tái tạo năng lượng Buồng tối không chỉ giúp cải thiện hiệu suất làm việc mà còn tạo ra một không gian riêng tư và yên bình giúp người

sử dụng tránh xa sự sao nhãng của môi trường xung quanh

Hình 3.5 Buồng tối

14

Tuy nhiên, hiện tại buồng tối mà nhóm sử dụng chưa hoàn toàn thoả mãn các yêu cầu của một buồng tối thực sự mà chỉ phần nào giảm thiểu sự phân tâm của môi trường xung quanh bằng cách tạo ra không gian riêng từ các tấm vải tối màu, giúp giảm thiểu ánh sáng và tiếng ồn xung quanh Ánh sáng đèn bàn được sử dụng là đèn LED cho ánh sáng liên tục, không nhấp nháy giúp bảo vệ thị lực và tránh gây khó chịu trong quá trình tiến hành thí nghiệm Bên cạnh đó, tai nghe chụp chống ồn cũng là thành phần giúp giảm thiểu

âm thanh gây nhiễu từ bên ngoài

3.1.5 Phần cứng

Để ghi được dữ liệu, nhóm đã sử dụng thiết bị Tobii Eye Tracker 5 (TET5) của hãng Tobii, màn hình 21.5 inches giúp sinh viên dễ dàng quan sát, laptop điều khiển, đèn

và tai nghe

3.1.5.1 Tobii Eye Tracker 5 (TET5)

TET5 là một thiết bị theo dõi đồng bộ với mắt, được sản xuất bởi Tobii Technology, một công ty chuyên về công nghệ theo dõi đối tượng bằng ánh sáng, đặc biệt là theo dõi chuyển động của đôi mắt

Hình 3.6 Thiết bị Tobii Eye Tracker 5

Với kích thước nhỏ 15.94 x 1.77 x 3.27 inches, trọng lượng chỉ 0.097kg [38] tương đối nhẹ, kết hợp với nam châm hút nên dễ dàng gắn thiết bị để cố định lên màn hình hoặc đặt thiết bị lên bàn phím laptop một cách dễ dàng

Có thể kết nối thiết bị này bằng 1 cáp USB kèm theo cổng USB của laptop đã cài đặt phần mềm Tobii Experience là có thể sử dụng ngay lập tức Phần mềm cũng cho phép người dùng thực hiện quá trình Calibration để điều chỉnh vị trí mắt nằm trong phạm vi mà thiết bị cho phép và thiết bị có thể nhận diện chính xác vị trí mắt của mỗi người dùng cụ thể, đảm bảo hoạt động chính xác, hiệu quả, đồng thời tăng hiệu suất thiết bị

3.1.5.2 Màn hình rời

Màn hình rời được sử dụng là màn hình ViewSonic series VA2261-2 với độ phân giải mặc định là 1920x1080 với kích thước 22 inches (bao gồm viền) và vùng màn hình là 21,5 inches (không bao gồm viền) Màn hình được kết nối với laptop thông qua cổng HDMI

và chiếu trực tiếp các tài liệu, tư liệu thực hiện khảo sát để tiến hành quá trình lấy dữ liệu

từ các sinh viên

Thiết bị TET5 được đặt ở cạnh dưới của màn hình rời bằng một nam châm hút từ thiết bị để, đảm bảo quá trình lấy dữ liệu một cách thuận tiện và dễ dàng nhất

xử lý AMD Ryzen 5 5600H with Radeon Graphics 64 bit, 3.30 GHz, 8.00 Gb RAM, có 2 cổng USB hoàn toàn phù hợp với các tiêu chí mà TET5 yêu cầu

19

Tracking) Phần mềm cho phép người sử dụng kích hoạt thiết bị TET5 khi vừa kết nối với máy tính, laptop mà không cần cài đặt thêm bất kỳ phần mềm khác

Hình 3.10 Giao diện chính phần mềm Tobii Experience

Dưới đây là một số chức năng của phần mềm Tobii Experience được sử dụng trong bài nghiên cứu này :

a Improve my calibration

Chức năng Calibration hỗ trợ hiệu chỉnh thiết bị chính xác trước khi tiến hành thu

dữ liệu Các bước để calibrate gồm có:

- Bước 1: Nhìn vào khung trung tâm màn hình khoảng 5-10 giây;

- Bước 2 : Nhìn vào các hạt đậu trên màn hình đến khi chúng bị nổ và biến mất;

- Bước 3: Lặp lại thao tác giống ở bước 2 với các hạt đậu ở các vị trí khác

21

Hình 3.12 Hiển thị vùng nhìn trên màn hình

3.1.6.2 Thư viện Tobii Stream Engine

Đây là thư viện được nhà phát hành Tobii cung cấp để truy cập sâu vào thiết bị với nhiều chức năng riêng biệt hơn là chỉ sử dụng cho game Thư viện cho phép người sử dụng

có thể truy cập được 6 tệp con mà nhà sản xuất cung cấp để phát triển sản phẩm [40] Dưới đây là một số thư viện đã được sử dụng trong bài nghiên cứu để sử dụng thiết bị cho quá trình thu dữ liệu tầm nhìn :

- “ tobii.h ” : Thư viện chức năng chính API của TET5

- “ tobii.streams.h ” : Đăng ký và sử dụng nguồn dữ liệu “Eye Tracking data ” trong thư viện Tobii Stream Engine

3.1.6.3 Phần mềm Visual Studio 2019

Sử dụng công cụ Windows Forms có trong Visual Studio 2019 để tạo ra giao diện người dùng cho việc thu dữ liệu tầm nhìn

22

a Trang thu dữ liệu Video Eye Tracking

Hình 3.13 Giao diện trang Video Eye Tracking

Cụ thể, từng nút trong giao diện người dùng Video Eye Tracking sử dụng như sau:

- Video Eye Tracking: Cho phép người dùng sử dụng video để có thể tiến hành

thu dữ liệu ET

- Choose: Lựa chọn video phù hợp để tiến hành thí nghiệm

- Survey 1: Thực hiện điền thông tin và tham gia bài khảo sát mức độ tập trung

- Survey 2: Thực hiện bài kiểm tra bao gồm các câu hỏi về các thông tin có trong

video để kiểm tra mức độ tập trung

- Clear list: Xóa các video được lựa chọn trong Video list

- Capture Gazepoint: Phát video ở chế độ toàn màn hình, bắt đầu quá trình thu

nhận toạ độ điểm nhìn (Gazepoint) và trả về giá trị song song với thời gian trình phát video theo dạng:

Tọa độ x ; Tọa độ y ; Thời gian thu được dữ liệu (s)