Evaluating Eye
Tracking Technology for Assessment of Students
with Profound and Multiple Learning Difficulties
Evaluación de la tecnología de seguimiento ocular
para la evaluación de estudiantes
con dificultades de aprendizaje
múltiples y profundas
Lecturer. Faculty Health and Life Sciences. De Montfort University,
The Gateway, Leicester. United
Kingdom.
Professor of Education Innovation.
Faculty Health and Life Sciences. De Montfort University, The Gateway,
Leicester. United Kingdom.
Recibido: 2020/11/15; Revisado: 2020/12/22; Aceptado: 2021/02/25; Preprint: 2021/07/23; Preprint: 2021/09/01
Cómo citar
Gill, R. & Younie,
S. (2021). Evaluating Eye
Tracking Technology for Assessment of Students
with Profound and Multiple Learning Difficulties. [Evaluación de la tecnología de seguimiento
ocular para la evaluación de estudiantes con dificultades de aprendizaje
múltiples y profundas]. Pixel-Bit. Revista
de Medios y Educación, 62, 269-308. https://doi.org/10.12795/pixelbit.88106
ABSTRACT
Eye-Gaze
Tracking Technology (EGTT) is used most commonly as a
communication tool for learners with profound and multiple learning
difficulties (PMLD). This research investigates the use of EGTT as an
assessment tool to provide additional evidence to confirm teacher assessment.
The paper contributes to how teachers can address the barriers faced upon
assessing students with PMLD through the use EGTT. Data was obtained from a sample of four
students with PMLD and physical disabilities located within a special needs
school. The qualitative methodology ensured a triangulation of data collection,
which included analysis of learners’ heat maps, parent questionnaires and
observations of teaching via video capture. It was found that the eye-tracking
data provided information on individual learner’s engagement with the learning
objectives, which otherwise could not have been communicated. The innovative
technology provided an independent data source to inform the teacher’s
assessment of the learner’s cognitive abilities. Overall EGTT enabled a
more accurate method of teacher assessment of PMLD students’ abilities,
giving teachers more confidence with their judgements by providing robust
evidence to underpin their professional practice. Where schools want to invest
in tools which deliver, this research can guide SEN leaders/schools in deciding
potential investment in EGTT equipment and how to use it as an assessment tool.
RESUMEN
La tecnología Eye-Gaze Tracking (EGTT) se utiliza con mayor frecuencia como una herramienta de comunicación para estudiantes con
dificultades de aprendizaje
múltiples y profundas
(PMLD). Esta investigación
se trata del uso de la EGTT
como herramienta de evaluación para proporcionar evidencia adicional para confirmar la evaluación del
maestro. Este artículo contribuye
a cómo los profesores pueden abordar las barreras que
se enfrentan al evaluar a
los estudiantes con PMLD mediante
el uso de EGTT. Los datos se obtuvieron de una muestra de cuatro estudiantes con PMLD y discapacidades
físicas ubicados dentro de
una escuela especial. La metodología
cualitativa aseguró una triangulación de la recopilación
de datos, que incluyó el análisis de mapas de calor de los alumnos, cuestionarios para los
padres y observaciones de la enseñanza
a través de la captura de
video. Se descubrió que los datos
de seguimiento ocular proporcionaban
información sobre el compromiso de cada alumno con los objetivos de aprendizaje, que de otro modo no se habría podido comunicar. La tecnología innovadora proporcionó una fuente de datos independiente para informar la evaluación del profesor de las habilidades cognitivas del alumno. En general, EGTT permitió un método más preciso
de evaluación docente de
las habilidades de los estudiantes
de PMLD, dando a los docentes
más confianza en sus juicios al proporcionar evidencia sólida para respaldar su práctica profesional.
Cuando las escuelas quieran investir en herramientas que ofrezcan resultados, esta investigación puede orientar a los dirigentes de escuelas especiales para decidir la posible inversión en equipos EGTT y cómo utilizarlos como herramienta de evaluación.
KEYWORDS ·
PALABRAS CLAVES
Eye Gaze Tracking Technology;
assessment; technology; special education; digital competence
Eye Gaze Tracking Technology; evaluación,
tecnología; educación
especial; competencia digital
1. Introduction
Current
assessment in the UK with students with Special Educational Needs and
Disability (SEND) includes the use of P (Progress) scale indicators,
(DfE-Department for Education 2014), which are statutory and used nationally to
recognise the achievements of those working towards level 1
of the National Curriculum. Teachers in special needs schools use the same
national set of assessment indicators as mainstream schools, however, in SEND
schools most assessment is based on teacher observations. Observations are an
integral part of the assessment and can take place anytime. The
‘Framework for Curriculum for students with severe and profound learning
needs’ proposes the assessment to be largely formative and on-going as
students are unlikely to follow a linear trajectory of development (South
Lanarkshire Council, 2015). Therefore, visual judgments and observations are
key methods of assessment for teachers, parents and
other professionals in order to record ‘significant information and
subtle changes…which may indicate likes/dislikes’ (South
Lanarkshire Council 2015, p.10). However, this approach poses a challenge as
well as a major weakness in the accuracy of informal and observation
assessments as information may be misinterpreted or overlooked, particularly
for students with PMLD. For example, a child may seem interested in an activity
but not be processing the information. However, this could be interpreted as
engagement by the teacher. Reliance on teachers’ visual observations can
inadvertently lead to making incorrect judgements and assumptions regarding the
student’s likes, dislikes, interests and most
importantly cognitive abilities. Writing on use of summative assessment tools
for students with PMLD, Hogg (2017, p.9) states ‘’…their
suitability is questionable and the accuracy and
reliability of these summative assessments is debatable as they are dependent
on practitioner judgements so achieving objectivity is difficult’’.
Weston & Ware (2018) investigated the effectiveness of Routes for Learning
(RfL) in England and Wales which is a bilingual
assessment tool for learners with PMLD. The assessment included materials and
structured framework for teachers to use for assessment. The response from 15
schools in Wales and 53 in England (from which 36 where special schools)
reported the tool as valuable. Although this was widely used and appreciated,
the assessment was still reliant on teacher judgment and lacked a data
recording system which would support summative assessment. Perhaps an
additional source of assessment through EGTT can enhance the current assessment
practices for schools wanting to gain accurate data on students with
severe/multiple learning difficulties.
The
working hypothesis of the research was that the use of EGTT can contribute to
the accurate measurement of what PMLD students are looking at and understanding
in order to provide feedback to teachers to inform
more accurate assessment of students understanding and progress. Students with
these needs have limited speech and vocabulary, which can be a limitation and a
difficulty for teachers in making accurate measurements for assessment
purposes. Relying on visual judgement can impose a risk of missed information
or misinterpretation by teachers. The school for this case study approached
this research with the aim to establish an accurate and more reliable
assessment of students with multiple SEND/PMLD and support their teachers by
providing others forms of information on assessment.
A
number of studies have merged which have investigated eye-gaze tools to support
individuals with severe visual/physical disabilities
but they have mainly focused on using the tools for communication or to improve
users eye gaze performance over time (Perfect et al., 2019; Borgestig
et al., 2017; Borgestig, 2016; Najafi et al., 2008).
Holmqvist et al. (2017) carried out a study exploring parents and
professionals’ views on the effectiveness of gaze-controlled computer for
children with severe multiple disabilities. The study found new opportunities
for children to use it for communication, interaction and perform activities
independently. Borgestig (2016, p.9) states that due
to severe complex needs, ‘it can be difficult for children to participate
in standardised assessments of cognitive
function’ as they have ‘difficulties in controlling body movement
voluntarily, except for the eye movements’.
Where some of these studies have acknowledged the need for assessing the
appropriateness of EGTT, limited have used it for assessment in relation to
curriculum scales/assessment. Renshaw et al (2012,p.21)
did acknowledge this area where their study assessed the feasibility of using
eye-gaze to aid the teaching of symbol recognition to those with PMLD. They
found the tool to be useful in establishing ‘a richer way of
communicating’ and providing immediate feedback on symbol recognition to
support carer/teacher strategies. The study is one of
the few which uses EGTT as an assessment tool to provide information for carers on symbol recognition.
The
EGTT is a device that is able to track eye movement of
the student in order to generate data (Eye-Gaze plotting and heat maps) to show
exactly where the student is looking on screen. Thus a
device which is mainly used for communication purposes can now also be used for
assessment purposes. The expectation here is that the EGTT can provide a
clearer assessment of the student’s functional vision and the chances of
misjudgments or inaccurate assessments of ability will be reduced.
This
project was set up to investigate the effectiveness of using eye-tracking
technology as an assessment tool, in accordance with the statutory guidance on
measuring students’ performance (P scale). The research contributes to
the discussion on assessment of students with SEND/PMLD using innovative forms
of technology.
Research objectives:
·
To examine effectiveness of using
eye-tracking technology as an assessment tool by SEND teachers.
To
address this, we designed a case study approach that investigated the use of
EGTT for assessment of students with limited speech.
Research
questions:
·
To research how the application of eye-tracking
technology can be used to carry out accurate assessments of the student to
inform and guide the school, families and teacher practice.
·
To assess and confirm whether judgements and
observations being made previously by teachers and parents were an accurate
assessment of the student’s abilities.
2. Literature Review
2.1. Defining terms
Students with multiple difficulties can fall under
the SEND term which acknowledges the multiple severe learning and physical
difficulties students may have (DfE, 2015). The Special Education Support
Service (SESS) define Severe Learning Difficulties (SLD) and PMLD as a
disability in which children lack ‘a basic awareness and understanding of
themselves…many of these students will have additional disabilities such
as ASD (Autism Spectrum Disorder), challenging behaviour, emotional disturbance,
epilepsy, hearing and physical impairment and severe impairment in
communication skills’ (SESS, 2015). For the purpose of this research, the
term SEND/PMLD will be referred to, which will encapsulate the more severe
learning needs such as SLD, PMLD, ASD and physical disabilities in order to
reflect the participants of this research. Children with PMLD have greater
difficulty in communicating and can have multiple and additional disabilities
(Mencap, 2018). This also poses difficulties when assessing students with PMLD.
Assessment of students with PMLD is largely informal and individualistic and
varies from school to school with teachers having their own approaches
(Glazzard et al., 2019) - this existing lack of formal assessment approaches
highlights the importance of continuous assessment and systematic observation
and recording by all teachers. Therefore, many schools choose to devise their
individual approaches or purchase commercially produced materials (ibid).
The accuracy of assessment and feedback remains
crucial for students with PMLD/SEND due to the changing nature of their
learning needs. Mencap (2018) advocate that students with PMLD will continue to
learn throughout their lives just like other students and negative attitudes
and judgements of their ability or performance should not prevent innovative
forms of support. Therefore, the focus of assessment and feedback remains
essential to track those changes and learning needs.
2.2. Teacher integration and educational technology
There is now ample research on teachers use of
educational technology for professional practice. A review by UNESCO Institute
of Information Technologies in Education with the European Agency (2011)
highlights the use of IT effectively for SEN students and importance of AAC
(Augmentative and Alternative Communication) technology in England where
resources are being developed to support assessment and communication. Starcic
& Bagon (2014) claim that technology has become an important part of
learning and found that it was used to support SEN before this time but it was
mainly used by specialists and experts. This has now changed as teachers in
mainstream classrooms are involved in tech-supported learning and contributing
to its use and design (Starcic & Bagon, 2014). However, such contributions
and research have focused on mainstream classrooms, fewer studies have focused
on SEND teachers and how they come to innovate in special schools.
2.3. Theoretical frameworks and models in education
technology
In the research literature there is a range of
theoretical frameworks and models to explain the process of by which teachers
integrate technology into their professional practice, with the most cited
being: TAM (Technology Acceptance Model), TPACK (Technology Pedagogy Content
Knowledge), UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology),
alongside the theory of the diffusion of innovations from Rogers (2003). This
latter theory was developed to explain the adoption of innovations and was a
generalised model not specific to education technology, however, it had
explanatory value in describing the trajectory of an innovation. This model
outlined how the ‘innovators’ were the first to experiment,
followed by the ‘early adopters’, then the ‘early/late
majority’.
With respect to education technology specifically,
we find the first model that dominated the field was TAM. TAM examined how
users come to adopt technology and it was originally developed by Davis (1989).
The model was designed to outline an individual’s intentions to use a new
type of technology and to explain user acceptance (Teo, 2009). TAM proposes
that intentions to use technology are guided by two main concerns: perceived
usefulness and perceived ease of use. These two perceptions influence the
teacher’s overall attitude towards a new technology.
TAM, however, was superseded by the development of
the TPACK framework by Mishra & Koehler (2006) and their subsequent
refinement of the model (Koehler et al.,2011). This model was inspired by the
work of Shulman (1986) and his identification of the types of knowledge
teachers require for their professional practice. Shulman (1986) developed his
seminal model that identified eight types of which ‘pedagogic
knowledge’ was key (see Capel et al., 2016). Mishra & Koehler (2006)
advanced Shulman’s (1986) model of teacher’s knowledge to include
technology, which included the sub domains: technology content knowledge (TCK),
technology pedagogy knowledge (TPK) and technology pedagogy content knowledge
(TPACK). See figure 1.
Figure 1
TPACK
Source:
Reproduced by permission of
the publisher, © 2012 by tpack.org (https://matt-koehler.com/tpack2/using-the-tpack-image/)
TCK - technology content knowledge: knowledge of
the relationship between the subject/curriculum and technology (how
technologies have contributed and advanced knowledge within a subject
discipline)
TPK - technology pedagogy knowledge: knowledge of
how technology can be integrated into learning and teaching (the pedagogical
affordances of technology)
TPACK - technology pedagogy content knowledge:
understanding the relationship between all the domains, including the
complexity of the interplay between them, which is dynamic and
multidimensional.
The centre of the Venn diagram identifies TPACK
as:
“A contingent, flexible kind of knowledge
that lies at the intersection of these knowledge bases, requiring teachers to
develop deep, complex, fluid and flexible knowledge of all three components of
the framework” (Koehler et al., 2011, p.149).
This demonstrates not only the different types of
professional knowledge that teachers need, but also the complex interplay
between the varying domains of knowledge (Koehler et al.,2007). Studies have
since attempted to apply this model to understanding how teachers integrate
technology into their practice (De Rossi &Trevisan, 2018; Tondeur et al.,
2013).
However, as Tondeur et al. (2013) rightly argue,
focusing on the teachers’ technological competence as a separate area is
not a key objective of teacher education, so teachers have to learn whilst
‘on the job’ in schools. This leads to a more haphazard development
and inconsistent use of technology across teachers in their practice.
To date, the most complex of the models that has
been developed is the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
(UTAUT) model. This was developed by Venkatesh et al. (2003), and is based on
behavioural prediction models, which were synthesised into one theory to
understand how a teachers’ intention to use a new technology is formed.
The model has four core determinants of intent to use and actual usage of
technology, along with four key moderators that effect the impact of each
determinant.
As with the TAM and TPCK framework, the UTAUT
model offers a useful lens through which to consider a teacher’s
attitudes in relation to their technology acceptance and use. However, these
have been criticised for failing to adequately account for the more contextual,
social and environmental influences that are exerted on teachers when
attempting to integrate technology into their professional practice, which
originate from the school culture in which they are working (Atkins 2018;
Younie 2007).
2.3.1. Shortcomings in education technology research
TCK - technology content knowledge: knowledge of the
relationship between the subject/curriculum and technology (how technologies
have contributed and advanced knowledge within a subject discipline)
TPK - technology pedagogy knowledge: knowledge of how
technology can be integrated into learning and teaching (the pedagogical
affordances of technology)
TPACK - technology pedagogy content knowledge:
understanding the relationship between all the domains, including the
complexity of the interplay between them, which is dynamic and
multidimensional.
The centre of the Venn diagram identifies TPACK as:
“A contingent, flexible kind of knowledge that
lies at the intersection of these knowledge bases, requiring teachers to
develop deep, complex, fluid and flexible knowledge of all three components of
the framework” (Koehler et al., 2011, p.149).
This demonstrates not only the different types of
professional knowledge that teachers need, but also the complex interplay
between the varying domains of knowledge (Koehler et al.,2007). Studies have
since attempted to apply this model to understanding how teachers integrate
technology into their practice (De Rossi &Trevisan, 2018; Tondeur et al.,
2013).
However, as Tondeur et al. (2013) rightly argue,
focusing on the teachers’ technological competence as a separate area is
not a key objective of teacher education, so teachers have to learn whilst
‘on the job’ in schools. This leads to a more haphazard development
and inconsistent use of technology across teachers in their practice.
To date, the most complex of the models that has
been developed is the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)
model. This was developed by Venkatesh et al. (2003), and is based on
behavioural prediction models, which were synthesised into one theory to
understand how a teachers’ intention to use a new technology is formed.
The model has four core determinants of intent to use and actual usage of
technology, along with four key moderators that effect the impact of each
determinant.
As with the TAM and TPCK framework, the UTAUT
model offers a useful lens through which to consider a teacher’s
attitudes in relation to their technology acceptance and use. However, these
have been criticised for failing to adequately account for the more contextual,
social and environmental influences that are exerted on teachers when
attempting to integrate technology into their professional practice, which
originate from the school culture in which they are working (Atkins 2018;
Younie 2007).
2.4. Technology and SEND: Rise of technological devices
The use of technology to support SEND students has
gained popularity with educators using technology devices/tools for different
purposes (Fernandez-Lopez et al., 2013; Frauenberger et al., 2011; Younie &
Cameron 2014). For example, Fernandez-Lopez et al., (2013) explored the use of
mobile technology to support students with special needs, and Frauenberger et
al. (2011, p.2) reports on the ECHOES project, which aimed to ‘design a
technologically enhanced learning environment to scaffold the development of
social skills’ and participation of students with Autism.
Over the years, the deployment of technology for
pedagogic practice has become more effective and useful in schools (Younie
& Leask, 2013). Hi-tech AAC devices appeared first, offering speech output,
designed for hearing impairments, adaptive keyboards, tracking eye movement and
other features (Shelton, 2018). There are now also AAC devices which support
children and young people experiencing SEND in their learning, every day
activities and as a communication tool (Younie & Cameron, 2014). Overall,
we see an informed pedagogical change in ways which technology is used to
support students with additional needs based on a better understanding of their
needs and overall provision.
With the growing trend of technology being
specially designed for educational purposes, there are now devices that are
being developed by companies solely aimed at students with SEND. One being the
EGTT and the specific software used for this research. EGTT is mostly used,
presented and sold as a communicative tool, whereas this research assessed the
use of this device as an assessment tool for teachers, to more accurately
gather data on students’ understanding of lesson content and thereby
inform teachers’ judgements on student progress. Vessoyan et al., (2018)
concluded that the use of eye-tracking technology was a useful and satisfactory
tool to support individuals with Rett syndrome in communicating. Furthermore, a
systematic review of 58 studies in the last two years of eye-gaze tracking
research by Alemdag & Cagiltay (2018, p.416) found all studies conducted
showed an ‘increase on the use of eye tracking technology to examine
cognitive activities in computer-based learning environments’. However,
the literature shows limited research in using this tool to assess students in
the classroom with complex needs/PMLD. Where Renshaw et al., (2012) does
provide valuable research on this, they do recommend using EGTT as an
assessment tool against national standards.
Using eye-gaze technology to assess cognitive
abilities of students with PMLD presents additional opportunities. Where
assessment of students with PMLD can impose difficulties for practitioners, the
technology can be used as tool to minimise the limitations and weaknesses of
other assessment methods. This research project provides an example of how technological
devices have evolved and utilised by teachers to aid in their assessment of
PMLD student progress.
As well as offering assessment data, the tool can
also be utilised to give students a voice. Pearlman & Michaels (2019,
p.151) offer valuable insights on hearing the voice of students with PMLD. The
authors warn researchers and practitioners to be ‘cautious in
interpreting choices, non-verbal communication and behaviour responses’
as these can change over-time and one-off observations may not be valid. Porter
et al., (2001) also stresses the importance of interpreting/validating
communication of individuals with PMLD as this can be a challenge when
assessing each child’s views and responses. This also echoes this
research aim to use video recordings and data from eye-gaze tracking technology
to assess students’ responses in order to offer further validation to
initial teacher observations for the assessment of students’ progress.
The EGTT was fundamental to the pedagogical vision
of this project because the device offers a way of collecting data on student
preferences through tracking what their eyes focus on, which is way of giving
students ‘voice’; specifically, through more accurate and reliable
data on what the students are attending to. In this way, the student’s
voice can be included in developing and improving future teaching activities
and identifying individual student interests.
2.5. Why Eye Gaze technology was used for assessment and
observations
Advances
in technology have resulted in high-performance devices for eye tracking being
developed. With respect to identifying children’s interests, both
teachers and parents have historically relied on watching and observations, a
key method to inform them of children’s preferences. For example, key
factors are the length of time engaged and level of enjoyment the child is
showing in certain activities and for topics. The difficulty that the school
had encountered with the selected students with PMLD was that the
student’s behaviour, body language and often repetitive movements or even
lack of observable responses masked and hid the clues that teachers would
normally rely on to help inform their judgements. The EGTT can supplement
teachers’ professional judgement and, therefore, be used to help deepen a
teacher’s understanding of the student’s cognitive development and
individual student motivators. This, in turn, can be used to adapt teaching
practices. For example, using the heat map to identify students’ eye
movement, dwell time and gaze informs teachers about what exactly the child is
looking at and whether it is sound, images or the movement of an object on
screen that the students are interested in.
2.6 Equipment used and how it was set up
EGTT is a device that attaches to the bottom of a
computer monitor. The device is called the Tobii PC EyeGo that had already
proved to be effective in improving the communication skills of students at the
research setting. This stand-alone eye-tracking device allows the user
(student) to control a computer using their eyes. The additional Gaze Viewer
software that is used in conjunction with the Tobii PC EyeGo, then facilitates
the collection of evidence by recording the student’s eye movements. This
can be used with any computer program or application like PowerPoint, or when
watching video or internet browsing. The track box can capture eye/head
movement and is able to capture eye movement very quickly. The 'track box' is
the term used to describe the space that is available within which to move your
head and still be able to be captured by the device camera. This then produces
‘heat maps’ which shows exactly where the user is looking and
moving their gaze to. It also provides gaze plotting data to show in which
order the objects were looked at.
The computer monitor displays the lesson content
and the resources on the screen are used to stimulate student learning. The
EGTT allows the teacher to see where students are focusing and what they are
looking at more accurately. For example, if there is a range of objects, such
as from a kitchen scene (with cups and glasses), the teacher can ask which is
the biggest/smallest, empty/full and so on and thereby assess the student
understanding of mathematical concepts: allowing for a more accurate assessment
of learning. See Figure 2 for equipment and user set up and figure 3 and 4 for
examples of assessment activities.
The camera mounted on the tri-pod stand was to
record the teaching session, which enabled the team of co-researchers to
analyse the observation data recorded from the lesson. This facilitated
co-investigator triangulation of the data to increase validity and reliability
when forming conclusions (see Methodology section below).
The software title purchased for this study which
contained lesson content were 'Look-to-Learn', 'Look-to-Learn Sounds and
Scenes' and 'Sensory EyeFX '. These had 40 applications to support and promote
the earliest levels of Eye-Gaze computer access. The software and hardware used
were carefully designed to ensure they meet students’ physical needs with
disabilities as well as to providing accurate and reliable results of eye
tracking. This was also to respect and give students ‘a voice’ by
using appropriate equipment to suit their ability levels.
Figure
2
Equipment set up in the classroom
Activity
to assess understanding of volume
Understanding
of object placement
3. Methodology
The selected school for this research was a
Special Needs School (4-19 years) in a city. The school is actively engaged in
using technology to support students learning overall. At the time of this
research, 90 students attended the school and all had either SLD or PMLD. Many
students have additional physical and/or sensory impairment and a quarter have
autistic spectrum disorders (ASD).
The research adapted a case study design which is
known for its strengths in ability to focus on the complexity of the case;
attention can be focused on selected and fewer variables and enquiry of
real-life context (Yin, 2018). Due to the complexity of assessing students with
PMLD and limited vocabulary, a case study design allowed for selected variable
to be focused on such as assessment and use of eye-gaze technology to gather
accurate data of student’s abilities and likes/dislikes.
The research was conducted using a collaborative
inquiry methodology, involving the academic researchers, the Head Teacher and
the school’s Communication Co-ordinator. This allowed those involved to
contribute to the research design (Cohen et al., 2018). The data was collected
by the teachers as co-researchers who worked directly with the students. Once
the data had been gathered from the teaching sessions, the teachers then met
with the researchers to analyse the data. Furthermore, this increases the
validity and trustworthiness of the findings and data collected as more than
one researcher has investigated and analysed the data (Archibald, 2015).
The reason for teachers collecting data was to
maintain a naturalistic environment for the students. Due to student’s
disabilities, it was important to eliminate any factors which may disturb or
make the students anxious such as having another unknown adult or stranger in
the room. This reflected the ethical sensitivities of working directly with
PMLD students and the need to honour maintaining a naturalistic setting. This
approach also allowed observations to be recorded exactly as they occur which
maintains an element of ecological validity. Ecological validity is the process
by which the results can be said to be valid as they are conducted in a natural
environment (Martella & Nelson, 2013).
Following a purposive sampling, originally six
students were selected. As the research began, it became apparent that two
students were unable to continue due to very severe visual impairments, which
meant they could not focus on the screen. They were not responsive and no data
was collected from the heat maps. This process was given careful consideration
as it was important to ensure those involved could hold voluntary gaze on the
screen and be able to complete the intended observation sessions in a
comfortable space.
The sample was selected by the Head Teacher and the
communication co-ordinator, who choose students they thought would benefit the
most from the one-to-one intervention with the technology. For these students,
the teachers would gain a much better understanding of the student’s
ability with the eye tracking technology and would benefit from more assessment
information regarding interests and preferred learning areas. The difficulty
that staff had encountered with the selected students was that the
student’s behaviour, body language and often repetitive movements or even
lack of observable responses had masked and hidden the clues.
Qualitative data was derived from direct fieldwork
observations collected by the teachers as co-researchers who engaged in
naturalistic inquiry, studying real-world settings inductively to generate rich
narrative descriptions and construct case studies (Cohen et al., 2018). The
recordings of these observations were later shared with the research team to
validate and form reliable conclusions. The main methods to collect data were:
participant observations (by the Head Teacher and the school’s
Communication Co-ordinator), surveys (from the parents and teachers) and
semi-structured interviews with the communication co-ordinator who was
responsible for recording and taking part in participant observations. The heat
maps produced during the participant observations were used as part of
analysis. See Figures 5 and 6 for examples of heat maps generated.
Figure
5 Figure 6
Example of heat map (I) Example of heat map (II)
Participant observations were conducted in a room
familiar to the students. During the observations, two cameras were used: one
was the Eye-Gaze device to track eye movement of the student and the second was
used by the teacher co-researchers to record the teaching sessions of the
student’s physical responses when engaging with the EGTT device and
teaching activities on the computer screen. On average five observation
sessions were completed with each student participant varying in time due to
different needs (average time being 20 minutes).
Surveys were sent to parents/carers and classroom
teachers to be completed regarding the student’s likes/dislikes and topics
they were interested in prior to the start of the sessions. The survey asked
questions concerning students’ abilities to recognise pictures of
themselves; of their parents, teachers; what students enjoyed watching;
students’ abilities to recognise drawings, coloured symbols, real objects
and whether they were able to follow moving objects on screen.
After the student data collection, an interview
was conducted by a university researcher with the communication co-ordinator.
As well as conducting the Eye-Gaze sessions herself, the communication
co-ordinator has also participated in analysing the data for each student along
with the university researchers. Therefore, an interview with the communication
co-ordinator provided more detail on how the process of conducting the research
with the technology and students occurred and which changes were made to
accommodate students’ needs across the teaching sessions. Porter et al.,
(2001) empathises the importance of working with those who are involved in the
individual’s life and are able to offer alternative perspectives in order
to form a reliable picture. This can include staff, family, parents,
practitioners and professionals. Pearlson & Micheals (2019) also support
this suggesting validity to be important when analysing/interpreting voice of
people with PMLD. They suggest although those directly involved may be
emotionally attached therefore lacking objectivity however the researchers may
also risk this by misinterpreting data. Therefore, the professional, parents,
and staff working together is key (Winter & Bunn 2019; Porter et al.,
2001).
3.1. Ethical consideration
Confidentiality,
parental consent and anonymity were maintained throughout following BERA (2018)
guidelines. To protect data and follow school policy, no videos data was shared
via emails for analysis resulting in analysis being completed within the school
premises.
4.
Analysis and results
This
section presents the key themes generated from data analysis.
4.1. Human observation vs technology
The
aim of this research was to carry out a more accurate form of assessment with
PMLD students who the teachers found difficult to assess by traditional means.
Students with complex and multiple learning and physical difficulties can be
challenging to observe and form judgements of their abilities and interests
(Weston &Ware 2018). Judgements from teachers and student preferences on
learning were collected and used alongside data from the eye-tracking
technology to confirm assessment information on these students and to gain
additional information for future teaching. It was found that some human
(teacher) observations and judgements on students were not accurate and human
error can mislead teachers about whether their students were engaged in
learning and whether they understand a particular concept. Hogg (2017) does
identify this as a challenge the reliability and accuracy of assessment which
is dependent on practitioner judgement.
This
was evident on a number of occasions: for example, when assessing a
student’s understanding of the concept of full/empty. Student B’s
observation from their baseline-video showed the student being presented with
an empty cup and full cup and then asked to select which one is full. However,
student B picks both options. The observation from this showed that he does not
understand the full/empty concept. However, the data from his heat maps clearly
shows that student B understands which cups are full as he could demonstrate
from his eye-Gaze data (see Figure 3). Without the use of technology this
judgement about the student’s understanding would not have been as
precise. This was a significant finding which justified the use of EGTT and aim
of the research to evaluate its use by teachers. This demonstrated how the
technology was used to develop more accurate assessments of students’
abilities.
Similarly,
student C looked very engaged in some activities, but the heat maps showed
otherwise. It was found that student C was distracted by her reflection on the
screen (the screen had a black background that was reflective) whereas in her
classroom observations, it may seem she is fully engaged and focused on the
screen. The Eye Gaze technology with the eye tracking device and heat maps
offered a different way of assessing these students’ engagement,
cognitive understanding and motivators. For example, one student was always
motivated to look at food objects on the screen, whilst not attending to other
objects even when asked to by the teachers.
4.2. Visual Images
With
respect to visual images and cartoons the Eye Gaze data proved that the SEND
students were not necessarily attracted to these images. The heat maps from
student C, A and D show very minimal or no interest at all in them. Though
student D and B show some visual attention to these, they were not focused on
the cartoons (of animals) on the screen, but rather showed they were glancing
all around. This was an interesting finding as the teachers expected students
to enjoy cartoon videos and images as they would watch cartoons at home on TV
as their parents reported in the survey data collection. This was also stated
in some surveys in which parents stated ‘Tom and Jerry’ and
CBeebies were things the students enjoyed watching. However, the eye gaze data
reveals a disengagement in cartoons and instead a keen or preferred interest in
the images of real objects instead.
The
students’ preference for use of real images of objects (animals,
equipment and food) was an element found with all students and this is an
important finding.
The
assessment process included cartoon drawings, coloured and black/white images,
all of which held little or no interest, whereas all students responded in some
way to real images. The teachers found that the students understanding of
images is based on using real objects, whereas cartooned images can confuse
them.
This
also highlights the necessity of in-depth observations to be conducted by both
parents and teachers to ensure the content and images being presented to the
child are familiar to what they see around them. This will support the students
in understanding the objects and images they see on a day-today basis and avoid
confusing them with cartoon images. Borgestig (2016) talks about adapting the
intervention to support the complex needs. This can include content as well as
timeframes. Borgestig also adapted these changes to their research after
discussion with professionals which is deemed important part of the process.
4.3. Personalised Learning
This
theme emerged as the observation sessions progressed. The sessions began with
the use of the ‘Look-to-Learn’ activities, but as the sessions
progressed, it was too complex for some students. For example, multiple objects
moving on screen at the same time.
Therefore, more personalised materials for each student were created by
the communication co-ordinator. For example, it was found from the surveys and
the videos that student D was fascinated by clocks, so activities based around
clocks were created. The activities were differentiated according to each
students’ needs and abilities: some were showing big/small objects,
others only coloured objects.
The
second finding was that materials used with students with complex and multiple
needs should be personalised to their needs and abilities.
Although
software programmes are designed to support the students, nevertheless it is
important to highlight here that schools need to identify the students’
level of understanding. Where some students such as those in this research have
severe learning and physical difficulties, it was found that creating
personalised activities was more beneficial as the students’ interests
and likes could be integrated into the activities. This was also found in
Najafi et al. (2008) case studies in which they found personalising the
software/devices to be a key factor for interaction.
4.4. Clutter and busy backgrounds
The
‘Look-to-Learn’ computer programme provided a range of activities
and images for the students to work with. However, it was found that most
images were too complicated and cluttered with busy background and too many
moving objects, which caused confusion for most students and was a distraction.
The teacher asked students to find the bi-cycle which upon gaze would move.
However, it was found that students gazed all over the screen which resulted
multiple objects moving. With sudden moments of objects on screen and busy
background images, the activity and sound caused confusion for the students.
As a
result, the communication co-ordinator decided to use images without the
‘cause and effect’ function and created her own materials to avoid
the busy backgrounds as a distraction. The images that had busy backgrounds
such as the park, or the house with many objects, were interrogated, to see
what the students focused on. It was found that those students who were
interested in faces and mouths (student C, A and B) looked at faces on some
images, but were distracted by the clutter around the people on busy background
images.
A
third finding therefore is that the images being used on screen for the
activities, should be kept simple for the PMLD students.
It
was observed that all students had a better focus and were able to provide more
information on how they process visual information in simple, clutter free
pictures. They were able to maintain eye gaze and focus on images with a
background in different colours but not images with a lot of clutter (such as
equipment, food, shelves, cupboards etc.). This knowledge on how these students’
process images can be used as a teaching strategy for student B, A and
especially student C who showed a keen interest in faces and people.
A
fourth finding is that as a teaching strategy, teachers could keep the space
around the interactive whiteboard clear to encourage the students to focus on
the screen.
There
should be no distraction by posters, stickers or displays around the board,
helping to retain students’ attention. Teachers can use this information
to avoid clutter around displays or presenting too many objects during
activities.
4.5. Enhancing Student Voice
Importantly,
strategies were deployed by the teachers to strengthen the students’
voice: the surveys sent home before the action research began; the Eye Gaze
plotting and heat maps; and the supplementary field notes taken by the teacher
observer (head teacher and the communication co-ordinator), followed by the
analysis of the data by the research team. This enabled multiple data sets to
be integrated to identify students’ preferences. In addition, this
triangulation of data provided a more robust evidence base to inform the
teachers’ judgments.
A
fifth finding is that the combination of techniques above significantly
enhanced the teachers’ confidence in their assessment of the
student’s performance levels.
5.
Discussion
The aim of this research was to carry out a more
accurate form of assessment with PMLD students who the teachers found difficult
to assess by traditional means. It was found that some teacher observations and
judgements on students were not accurate and can mislead teachers about whether
their students understood a particular concept. Without the use of technology,
the judgements found about the student’s understanding would not have
been as precise. This was a significant finding which justified the use of EGTT
and aim of the research to evaluate its use. Although some are minor findings,
small changes in performance can be meaningful for students with limited
communication and vocabulary (Verssoyan et al., 2018). Observations and
opinions on student’s assessment can be subjective and lack the
objectivity needed to inform the next steps for students’ progression
(Renshaw et al., 2012). Therefore, the use of EGTT can provide another
independent source of data which teachers can use in conjunction with other forms
of assessment to achieve further accuracy.
Schools who may wish to invest in this technology
for SEND students can purchase the Eye Gaze device (track box and screen) and
develop their own materials giving the assessment a personalised element, which
the students may engage with more. The images and videos should be kept simple
and as the Eye Gaze sessions progress, the difficulty of activities can also be
increased if needed. The creation for new content/activities is found to be
beneficial if selected staff can set aside time to ensure the technology is
used effectively (Holmqvist et al., 2017) and can encourage schools to devise
their individual approaches (Glazzaed et al., 2019). This is essential when
deploying technology for students with PMLD as it requires to meet their
individual needs as well curriculum guidelines (DfE, 2015) therefore making
personalised learning a vital aspect. Earlier research has emphasised on the
use of personalised and adaption of content (Borgestig, 2016). This research
also shows this as well keeping the content simple to match the students
learning needs/level at initial stages. This will also support SEND teachers in
adapting their teaching strategies in the classroom. Furthermore, for such
content to be created, it is essential that schools work in collaboration with
other professionals and parents/carers. Earlier research has acknowledged the
importance of involving those who are closest to the student to gather initial
baseline data, design content and when interpreting data (Porter et al., 2001).
Similarly, Holmqvist et al. (2017) findings on the importance of collaborating
with those who are closest to the students in order to provide stimulating
content for the technology to be useful and effective. The researchers in this
project were not known to the students therefore working with school staff as
co-investigator was essential to maintain naturalistic environment and offer
alternatives perspectives during data analysis process (Martella & Nelson,
2013).
Through this research, Eye Gaze allowed teachers
to assess their engagement through the student’s eye movements using a
range of visual materials to engage them. Mencap (2018) highlight the
challenges and complexity of this area stating that SEND students experience
problems in expressing themselves. This was a challenge for the teacher
co-researchers but with appropriate techniques, they were able to give these
students a voice using Eye Gaze to form an accurate picture of the students
understanding. School government policies also reflect this, highlighting the
importance and the right for all children to express and have a voice (DfE,
2015).
The students who were selected had multiple
learning difficulties and as a result the school had little information on
their understanding of images and how they process the environment around them.
The sample was small and therefore cannot be generalised, but the four students
have provided valuable and significant data that indicates that more accurate assessment
about students with severe learning difficulties can be achieved. Some of the
data confirmed judgements of parents and teachers. But in addition, the
teachers found that Eye Gaze assessment revealed information about the learner
that the teacher could not achieve with observation alone.
The teachers were aware that assessment of PMLD
students is a challenge because of the communication barriers. This research
project developed a collaborative inquiry, which was designed by the SEND teachers
as co-researchers, working alongside university researchers, as the teachers
had realised that EGTT, which they were already using as a communication aid,
also had potential for enhancing assessment exercises. The research can also
guide schools in making purchasing decisions with respect to technology
procurement, which can be expensive. In addition to purchasing guidance, this
research can offer a contribution on how SEND teachers can use EGTT for
assessment purposes as well as communication.
Another discovery was that at this level of
multiple and complex difficulties, the software activities may be too complex
and images too busy. Therefore, more can be gained if materials are
personalised and simplified by the schools. Teachers learnt to remove displays
around the computer screen and interactive whiteboard in order to maintain
focus and to use real object images with students to help develop students
understanding of different concepts. The findings from the research using EGTT
not only improve teacher’s practice, but also informs parents of what
interests and motivates their children, what their child can do and how they
understand what is being said to them. The project also contributes in giving
students a voice who have limited vocabulary and speech. The assessment of
their likes/dislikes did not only inform teacher assessment but also support
parents /teachers to personalise their learning activities.
With respect to the theoretical lens that was
brought to bear on understanding the teachers’ professional practice, the
model that we identified as having the most explanatory power was Rogers (2003)
theory of innovation. In this model teachers can be understood to be innovators
as they had developed a novel approach to using the technology, which had not
been done before, thereby displaying innovation.
Overall the conclusion is that this technology is
an effective device to enhance assessment which not only benefits learners and
parents, but also gives students with SEND/PMLD more of a voice in their
learning. Significantly, it also allows for more accurate and robust assessment
of PMLD students who can be a challenging to assess. It gives teachers an
additional tool to collect data to inform their professional judgment of a
student’s abilities and standardised assessment. In turn increasing
teachers’ confidence in the assessment of students’ progress and
attainment at a time where such measurements are vital.
6.1. Recommendations
It is recommended that teachers receive training
before the use of Eye Gaze and a designated staff member who deals with the
whole process to ensure the appropriate materials are created for students. If
other schools wish to use Eye Gaze for assessment purposes, it is recommended
that they create they own personalized materials as the software can be
confusing and distracting for students with complex needs. To enable the
technology to be embedded, teachers could build on the resources developed in
this case study by sharing knowledge and resources to help overcome the barriers
to innovation (see/contact corresponding author for further information).
Acknowledge
We acknowledge the support given to the
‘Eye-Gaze Tracking Technology for Assessment’ project from
Leicester City Council and the DigiLit Project, which was funded by the
Building Schools for the Future Programme, ICT Innovation Fund (UK).
We would also like to acknowledge the school staff
for working with us as co-investigators to effectively carry out this research.
Evaluación de la tecnología de seguimiento ocular para la evaluación
de estudiantes con dificultades
de aprendizaje múltiples y profundas
Actualmente, en el Reino Unido, la evaluación de
los estudiantes con necesidades educativas especiales y discapacidades (SEND)
incluye el uso de indicadores de la escala P (Progreso) (DfE-Department for
Education 2014), que son obligatorios y que se utilizan a nivel nacional para
reconocer el alcance del nivel 1 del Currículo Nacional. Los maestros de las
escuelas especiales utilizan el mismo conjunto nacional de indicadores de
evaluación que las escuelas ordinarias; sin embargo, en las escuelas
especiales, la mayoría de las evaluaciones se basan en observaciones de los maestros. Las
observaciones son una parte integral de la evaluación y pueden realizarse en
cualquier momento. El "Marco del plan de estudios para estudiantes con
necesidades de aprendizaje graves y profundas" propone que la evaluación
sea en gran medida formativa y continua, ya que es poco probable que los estudiantes
sigan una trayectoria lineal de desarrollo (South Lanarkshire Council, 2015).
Por lo tanto, los juicios visuales y las observaciones son métodos claves de
evaluación para maestros, padres y otros profesionales con el fin de registrar
"información significativa y cambios sutiles ... que pueden indicar gustos
/ disgustos" (South Lanarkshire Council 2015, p.10). Sin embargo, este
enfoque plantea un desafío, así como una debilidad importante en la precisión
de las evaluaciones informales y de observación, ya que la información puede
malinterpretarse o pasarse por alto, especialmente para los estudiantes con
PMLD. Por ejemplo, un niño puede parecer interesado en una actividad pero no
está procesando la información. Sin embargo, el maestro podría interpretarlo como
interese. La confianza en las observaciones visuales de los maestros puede
llevar inadvertidamente a hacer juicios y suposiciones incorrectos con respecto
a los gustos, aversiones, intereses y, lo que es más importante, las
habilidades cognitivas del estudiante. Al escribir sobre el uso de herramientas
de evaluación sumativa para estudiantes con PMLD, Hogg (2017, p. 9) afirma ''
... su idoneidad es cuestionable y la precisión y confiabilidad de estas
evaluaciones sumativas es discutible ya que dependen de los juicios de los
profesionales, por lo que lograr la objetividad es difícil''. Weston & Ware
(2018) investigaran la efectividad de Routes for Learning (RfL) en Inglaterra y
Gales, que es una herramienta de evaluación bilingüe para estudiantes con PMLD.
La evaluación incluyó materiales y un marco estructurado para que los maestros
los utilicen en la evaluación. Las respuestas de 15 escuelas en Gales y 53 en
Inglaterra (de las cuales 36 eran escuelas especiales) señalaran que la herramienta era valiosa. Aunque esto
fue ampliamente utilizado , la evaluación aún dependía del juicio del maestro y
carecía de un sistema de registro de datos que respaldara la evaluación
sumativa. Quizás una fuente adicional de evaluación a través de EGTT pueda
mejorar las prácticas de evaluación actuales para las escuelas que desean
obtener datos precisos sobre los estudiantes con dificultades de aprendizaje
graves o múltiples.
La hipótesis provisional de la investigación fue
que el uso de EGTT pueda contribuir a la medición precisa de lo que los
estudiantes de PMLD ven y comprenden para proporcionar retroalimentación a los
maestros para informar una evaluación más precisa de la comprensión y el
progreso de los estudiantes. Los estudiantes con estas necesidades tienen un
habla y un vocabulario limitados, lo que puede ser una dificultad para los
maestros a la hora de realizar mediciones precisas con fines de evaluación.
Depender del juicio visual implica el riesgo de que los profesores pierdan
información o que la interpreten mal. La escuela para este estudio de caso
abordó esta investigación con el objetivo de establecer una evaluación precisa
y más confiable de los estudiantes con múltiples SEND / PMLD y apoyar a sus
maestros al proporcionar otras formas de información sobre la evaluación.
Se han surgido varios estudios que investigaron
las herramientas de la mirada para ayudar a las personas con discapacidades
visuales / físicas graves, pero se han centrado principalmente en el uso de las
herramientas para la comunicación o para mejorar el rendimiento de la mirada de
los usuarios a lo largo del tiempo (Perfect et al., 2019; Borgestig et al.,
2017; Borgestig, 2016; Najafi et al., 2008). Holmqvist y col. (2017) llevaron a
cabo un estudio que exploró las opiniones de padres y profesionales sobre la
efectividad de la computadora controlada por la mirada para niños con
discapacidades múltiples graves. El estudio encontró nuevas oportunidades para
que los niños lo utilicen para comunicarse, interactuar y realizar actividades
de forma independiente. Borgestig (2016, p. 9) afirma que debido a necesidades
complejas y severas, "puede ser difícil para los niños participar en
evaluaciones estandarizadas de la función cognitiva", ya que tienen
"dificultades en controlar el movimiento corporal de forma voluntaria,
excepto los movimientos oculares". Mientras que algunos de estos estudios
han reconocido la necesidad de evaluar la idoneidad de EGTT, pocos lo han
utilizado para la evaluación en relación con las escalas / evaluación del plan
de estudios. La investigación de Renshaw et al (2012, p.21) reconoció este
tema, evaluando la viabilidad de usar la mirada para ayudar en la enseñanza del
reconocimiento de símbolos a las personas con PMLD. Descubrieron que la
herramienta era útil para establecer "una forma más rica de
comunicación" y proporcionar retroalimentación inmediata sobre el
reconocimiento de símbolos para apoyar las estrategias del cuidador / maestro.
El estudio es uno de los pocos que utilizan EGTT como herramienta de evaluación
para proporcionar información a los cuidadores sobre el reconocimiento de
símbolos.
El EGTT es un dispositivo capaz de rastrear el
movimiento de los ojos del estudiante para generar datos (gráficos de ojos y mapas de calor) para mostrar exactamente
dónde esté mirando el estudiante en la pantalla. Por tanto, un dispositivo que
se utiliza principalmente con fines de comunicación ahora también se puede
utilizar con fines de evaluación. La expectativa aquí es que el EGTT pueda
proporcionar una evaluación más clara de la visión funcional del estudiante y
que se reduzcan las posibilidades de errores de juicio o evaluaciones inexactas
de la capacidad.
Este proyecto se creó para investigar la eficacia
del uso de la tecnología de seguimiento ocular como herramienta de evaluación,
de acuerdo con la orientación legal sobre la medición del desempeño de los
estudiantes (escala P). La investigación contribuye a la discusión sobre la
evaluación de estudiantes con SEND / PMLD utilizando formas innovadoras de
tecnología.
Objetivo de la investigación:
·
Examinar la eficacia del uso de la tecnología de
seguimiento ocular como herramienta de evaluación por parte de los profesores
de SEND
Para abordar esto, diseñamos un estudio de caso
que investigó el uso de EGTT para la evaluación de estudiantes con habla
limitada.
Preguntas de investigación:
·
Investigar cómo la aplicación de la tecnología de
seguimiento ocular se puede utilizar para llevar a cabo evaluaciones precisas
del estudiante para informar y orientar la práctica de la escuela, las familias
y los maestros.
·
Evaluar y confirmar si los juicios y las
observaciones realizadas previamente por los maestros y los padres fueran una
evaluación precisa de las habilidades del estudiante.
2.
Revisión de la literatura
2.1. Definición de términos
Los estudiantes con múltiples dificultades pueden
incluirse en el término SEND, que reconoce las múltiples dificultades graves de
aprendizaje y físicas que pueden tener los estudiantes (DfE, 2015). El Servicio
de Apoyo a la Educación Especial (SESS) define las Dificultades Graves de
Aprendizaje (SLD) y PMLD como una discapacidad en la que los niños carecen de
'una conciencia y comprensión básica de sí mismos ... muchos de estos
estudiantes tendrán discapacidades adicionales como ASD (trastorno del espectro
autista), comportamiento desafiante, alteración emocional, epilepsia,
discapacidad auditiva y física y discapacidad grave en las habilidades de
comunicación' (SESS, 2015). Para el propósito de esta investigación, se hará
referencia al término SEND / PMLD, que englobará las necesidades de aprendizaje
más severas como SLD, PMLD, ASD y discapacidades físicas para reflejar a los
participantes de esta investigación. Los niños con PMLD tienen mayores
dificultades para comunicarse y pueden tener discapacidades múltiples y
adicionales (Mencap, 2018). Esto también plantea dificultades a la hora de
evaluar a los estudiantes con PMLD. La evaluación de los estudiantes con PMLD
es en gran medida informal e individualizada, varía de una escuela a otra y los
maestros tienen sus propios enfoques (Glazzard et al., 2019); esta falta de
enfoques de evaluación formales destaca la importancia de la evaluación
continua, la observación, y del registro
sistemático por parte de todos los profesores. Por lo tanto, muchas escuelas
optan por diseñar sus enfoques individuales o comprar materiales producidos
comercialmente (ibid).
La precisión de la evaluación y la
retroalimentación sigue siendo crucial para los estudiantes con PMLD / SEND
debido a la naturaleza de sus necesidades
de aprendizaje. Mencap (2018) defiende que los estudiantes con PMLD continuarán
aprendiendo a lo largo de sus vidas, al igual que otros estudiantes, y que las
actitudes y juicios negativos sobre su capacidad o desempeño no deberían
impedir formas innovadoras de apoyo. Por lo tanto, el enfoque en la evaluación
y la retroalimentación sigue siendo esencial para realizar un seguimiento de
esos cambios y necesidades de aprendizaje.
2.2 Integración docente y tecnología educativa:
En la actualidad existe una amplia investigación
sobre el uso de la tecnología educativa por parte de los profesores para la
práctica profesional. Una revisión del Instituto de Tecnologías de la
Información en la Educación de la UNESCO con la Agencia Europea (2011) destaca
el uso eficaz de las TI para los estudiantes con necesidades educativas
especiales y la importancia de la tecnología AAC (comunicación aumentativa y
alternativa) en Inglaterra, donde se están desarrollando recursos para apoyar
la evaluación y la comunicación. Starcic y Bagon (2014) afirman que la
tecnología se ha convertido en una parte importante del aprendizaje y
encontraron que se usaba para apoyar las NEE antes de este momento, pero que la
usaban principalmente especialistas y expertos. Esto ahora ha cambiado a medida
que los maestros en las aulas ordinarias
usan el aprendizaje apoyado por
la tecnología y contribuyen a su uso y diseño (Starcic & Bagon, 2014). Sin
embargo, tales contribuciones e investigaciones se han centrado en las aulas
ordinarias, menos estudios se han centrado en los maestros SEND y cómo llegan a
innovar en las escuelas especiales.
2.3 Marcos y modelos teóricos en tecnología educativa
En la literatura existe una variedad de teorías y
modelos para explicar el proceso por el cual los docentes integran la
tecnología en su práctica profesional, siendo los más citados: TAM (Technology
Acceptance Model), TPACK (Technology Pedagogy Content Knowledge), UTAUT (Teoría
Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología), junto con la teoría de la
difusión de innovaciones de Rogers (2003). Esta última teoría fue desarrollada
para explicar la adopción de innovaciones y era un modelo generalizado no
específico de la tecnología educativa, sin embargo, tenía valor explicativo
para describir la trayectoria de una innovación. Este modelo describió cómo los
"innovadores" fueron los primeros en experimentar, seguidos por los
"primeros en adoptar", luego la "mayoría temprana /
tardía".
Con respecto a la tecnología de la educación
específicamente, el primer modelo que dominó el campo fue TAM. TAM examinó cómo
los usuarios llegan a adoptar la tecnología y fue desarrollado originalmente
por Davis (1989). El modelo se diseñó para describir las intenciones de un
individuo de utilizar un nuevo tipo de tecnología y explicar la aceptación del
usuario (Teo, 2009). TAM propone que las intenciones para utilizar la tecnología se rigen por dos
preocupaciones principales: la utilidad percibida y la facilidad de uso
percibida. Estas dos percepciones influyen en la actitud general del profesor
hacia una nueva tecnología.
TAM, sin embargo, fue reemplazado por el
desarrollo del marco TPACK por Mishra y Koehler (2006) y su posterior
refinamiento del modelo (Koehler et al., 2011). Este modelo se inspiró en el
trabajo de Shulman (1986) y su identificación de los tipos de conocimientos que
los docentes requieren para su práctica profesional. Shulman (1986) desarrolló
su modelo fundamental que identificó ocho tipos de los cuales el
"conocimiento pedagógico" era clave (ver Capel et al., 2016). Mishra
y Koehler (2006) avanzaron en el modelo de conocimiento del maestro de Shulman
(1986) para incluir la tecnología, que incluía los subdominios: conocimiento
del contenido tecnológico (TCK), conocimiento pedagógico tecnológico (TPK) y
conocimiento del contenido pedagógico tecnológico (TPACK). Ver Figura 1.
Figura 1
TPACK
Fuente:
Reproducido con permiso del
editor, © 2012 por tpack.org (https://matt-koehler.com/tpack2/using-the-tpack-image/)
TCK - conocimiento del contenido de tecnología:
conocimiento de la relación entre la materia / plan de estudios y la tecnología
(cómo las tecnologías han contribuido y el conocimiento avanzado dentro de una
disciplina de la materia)
TPK - conocimiento de la pedagogía tecnológica:
conocimiento de cómo la tecnología se puede integrar en el aprendizaje y la
enseñanza (las posibilidades pedagógicas de la tecnología)
TPACK - conocimiento del contenido de la pedagogía
tecnológica: comprensión de la relación entre todos los dominios, incluida la
complejidad de la interacción entre ellos, que es dinámica y multidimensional.
El centro
del diagrama de Venn identifica TPACK como:
“Un tipo de conocimiento contingente y
flexible que se encuentra en la intersección de estas bases de conocimiento,
que requiere que los docentes desarrollen un conocimiento profundo, complejo,
fluido y flexible de los tres componentes del marco” (Koehler et al.,
2011, p.149).
Esto demuestra no solo los diferentes tipos de
conocimientos profesionales que necesitan los profesores, sino también la
compleja interacción entre los distintos dominios del conocimiento (Koehler et
al., 2007). Desde entonces, los estudios han intentado aplicar este modelo para
comprender cómo los profesores integran la tecnología en su práctica (De Rossi
y Trevisan, 2018; Tondeur et al., 2013).
Sin embargo, como Tondeur et al. (2013) argumentan
acertadamente que centrarse en la competencia tecnológica de los profesores
como un área separada no es un objetivo clave de la formación del profesorado,
por lo que los profesores tienen que aprender mientras están "en el
trabajo" en las escuelas. Esto conduce a un desarrollo más desordenado y a
un uso inconsistente de la tecnología entre los profesores en su práctica.
Hasta la fecha, el más complejo de los modelos que
se ha desarrollado es el modelo de Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología
(UTAUT). Esto fue desarrollado por Venkatesh et al. (2003), y se basa en
modelos de predicción del comportamiento, que se sintetizaron en una teoría
para comprender cómo se forma la intención de los profesores de utilizar una
nueva tecnología. El modelo tiene cuatro determinantes centrales de la
intención de uso y el uso real de la tecnología, junto con cuatro moderadores
clave que afectan el impacto de cada determinante.-
Al igual que con el marco TAM y TPCK, el modelo
UTAUT ofrece una lente útil a través de la cual considerar las actitudes de un
maestro en relación con la aceptación y el uso de la tecnología. Sin embargo,
estos han sido criticados por no tener en cuenta las influencias más
contextuales, sociales y ambientales que se ejercen sobre los docentes cuando
intentan integrar la tecnología en su práctica profesional, que se originan en
la cultura escolar en la que están trabajando (Atkins 2018; Younie 2007).
2.3.1
Deficiencias en la investigación de tecnologías educativas
En el campo de la investigación en tecnología de
la educación, existen serias deficiencias, como señalan Costa et al. (2019) en
el artículo 'Teorizando la tecnología en la educación'. En primer lugar, está
la crítica de que hay muy poca teorización sobre las herramientas, junto con
las quejas de que la literatura de investigación contiene "enfoques
sobredeterministas; categorizaciones binarias; romanticismo excesivo; salidas
demasiado descriptivas; [y] falta de compromiso con las metodologías de
descolonización” (op.cit., p1).
Sin embargo, a pesar de estas críticas, también
hay mucho que aplaudir, como comprender la participación de los usuarios en la
generación de nuevos usos de la tecnología y explotar las posibilidades de las
herramientas con fines pedagógicos. Podría decirse que es la novedad en la
creación de estas nuevas formas de trabajo lo que permite la innovación en el
campo. De manera similar, existe una interdisciplinariedad en la investigación
de tecnología educativa, junto con una preocupación y compromiso por
"intercambiar experiencias con los profesionales y, a menudo, un deseo
profundamente arraigado de informar la práctica" (ibid.). Es desde este
último punto de vista que los investigadores de este estudio emprendieron su
trabajo con los profesores SEND que trabajan con niños PMLD. Al trabajar con
los "innovadores" (profesores) que intentaban utilizar la tecnología
Eye-Gaze para realizar la evaluación de los estudiantes, los investigadores se
basaron en la teoría de la difusión de innovaciones de Rogers (2003). Nos
motivó comprender la experimentación de estos innovadores para encontrar nuevas
formas de usar EGTT en escuelas especiales.
2.4 Tecnología y ENVIAR: Auge de los dispositivos
tecnológicos
El uso de la tecnología para apoyar a los
estudiantes SEND ha ganado popularidad entre los educadores que utilizan
dispositivos / herramientas tecnológicas para diferentes propósitos
(Fernandez-Lopez et al., 2013; Frauenberger et al., 2011; Younie & Cameron
2014). Por ejemplo, Fernandez-Lopez et al., (2013) exploraron el uso de la
tecnología móvil para apoyar a estudiantes con necesidades especiales, y
Frauenberger et al. (2011, p. 2) informa sobre el proyecto ECHOES, que tenía
como objetivo "diseñar un entorno de aprendizaje tecnológicamente mejorado
para reforzar el desarrollo de habilidades sociales" y la participación de
estudiantes con autismo.
A lo largo de los años, el uso de tecnología para la práctica pedagógica se
ha vuelto más eficaz y útil en las escuelas (Younie & Leask, 2013). Los
dispositivos AAC de alta tecnología aparecieron primero, ofreciendo salida de
voz, diseñados para discapacidades auditivas, teclados adaptables, seguimiento
del movimiento ocular y otras características (Shelton, 2018). Ahora también
existen dispositivos AAC que apoyan a los niños y jóvenes con SEND en su
aprendizaje, actividades diarias y como herramienta de comunicación (Younie
& Cameron, 2014). En general, vemos un cambio pedagógico informado en las
formas en que se utiliza la tecnología para ayudar a los estudiantes con necesidades
adicionales en función de una mejor comprensión de sus necesidades y del apoyo general.
Con la tendencia creciente de que la tecnología se
diseñe especialmente con fines educativos, ahora hay dispositivos que están
siendo desarrollados por empresas exclusivamente dirigidos a estudiantes con
SEND. Uno es el EGTT y el software específico utilizado para esta
investigación. EGTT se usa, presenta y vende principalmente como una
herramienta comunicativa, mientras que esta investigación evaluó el uso de este
dispositivo como una herramienta de evaluación para los maestros, para
recopilar datos con mayor precisión sobre la comprensión de los estudiantes del
contenido de la lección y, por lo tanto, informar los juicios de los maestros
sobre el progreso de los estudiantes. Vessoyan et al., (2018) concluyeron que
el uso de la tecnología de seguimiento ocular era una herramienta útil y
satisfactoria para ayudar a las personas con síndrome de Rett a comunicarse.
Además, una revisión sistemática de 58 estudios en los últimos dos años de
investigación de seguimiento de la mirada realizada por Alemdag y Cagiltay
(2018, p.416) notó que todos los estudios realizados mostraron un 'aumento en
el uso de la tecnología de seguimiento ocular para examinar las actividades cognitivas
en entornos de aprendizaje informáticos’. Sin embargo, la literatura
muestra investigación limitada sobre el uso de esta herramienta para evaluar a
los estudiantes con necesidades complejas / PMLD en el aula. En el caso de
Renshaw et al., (2012) que sí proporcionan una investigación valiosa al
respecto a este tema, recomiendan usar EGTT como una herramienta de evaluación
con respecto a los estándares nacionales.
El uso de la tecnología de la mirada para evaluar
las habilidades cognitivas de los estudiantes con PMLD presenta oportunidades
adicionales. Cuando la evaluación de estudiantes con PMLD puede imponer
dificultades a los profesionales, la tecnología se puede utilizar como
herramienta para minimizar las limitaciones y debilidades de otros métodos de
evaluación. Este proyecto de investigación proporciona un ejemplo de cómo los
dispositivos tecnológicos han cambiado y de cómo los profesores los han
utilizado para ayudar en su evaluación del progreso de los estudiantes de PMLD.
Además de ofrecer datos de evaluación, la
herramienta también se puede utilizar para dar voz a los estudiantes. Pearlman
& Michaels (2019, p.151) ofrecen información valiosa sobre cómo escuchar a
la voz de los estudiantes con PMLD. Los autores advierten a los investigadores
y profesionales que sean "cautelosos al interpretar las opciones, la
comunicación no verbal y las respuestas de comportamiento", ya que pueden
cambiar con el tiempo y que puede ser que las observaciones únicas no sean
válidas. Porter et al., (2001) también enfatizan la importancia de interpretar
/ validar la comunicación de las personas con PMLD, ya que esto puede ser un
desafío al evaluar las opiniones y respuestas de cada niño. Esto también se
hace eco de este objetivo de investigación de utilizar grabaciones de video y
datos de la tecnología de seguimiento de la mirada para evaluar las respuestas
de los estudiantes con el fin de ofrecer una mayor validación a las
observaciones iniciales del maestro para la evaluación del progreso de los
estudiantes.
El EGTT fue fundamental para la visión pedagógica
de este proyecto porque el dispositivo ofrece una forma de recopilar datos
sobre las preferencias de los estudiantes mediante el seguimiento de aquello en
lo que se enfocan sus ojos, que es una forma de darles "voz"; en
concreto, a través de datos más precisos y fiables sobre lo que miran los
alumnos. De esta manera, la voz del estudiante se puede incluir en el
desarrollo y mejora de las actividades docentes futuras y en la identificación
de los intereses individuales de los estudiantes.
2.5 Por qué se utilizó la tecnología Eye Gaze para
evaluaciones y observaciones
Los avances tecnológicos han dado como resultado
el desarrollo de dispositivos de alto rendimiento para el seguimiento ocular.
Con respecto a la identificación de los intereses de los niños, tanto los
maestros como los padres se han basado históricamente en la observación y las
observaciones, un método clave para informarles sobre las preferencias de los
niños. Por ejemplo, los factores claves son la cantidad de tiempo involucrado y
el nivel de disfrute que muestra el niño en ciertas actividades y temas. La
dificultad que la escuela había encontrado con los estudiantes seleccionados
con PMLD era que el comportamiento del estudiante, el lenguaje corporal y, a
menudo, los movimientos repetitivos o incluso la falta de respuestas
observables, enmascaraban y ocultaban las pistas en las que los maestros
normalmente se basarían para ayudar a informar sus juicios. El EGTT puede
complementar el juicio profesional de los maestros y, por lo tanto, se puede
utilizar para ayudar a profundizar la comprensión del maestro sobre el
desarrollo cognitivo del estudiante y los motivadores individuales de los
estudiantes. Esto, a su vez, se puede utilizar para adaptar las prácticas
docentes. Por ejemplo, el uso del mapa de calor para identificar el movimiento
de los ojos de los estudiantes, el tiempo de permanencia y la mirada informa a
los maestros sobre qué es exactamente lo que el niño está mirando y si es el
sonido, las imágenes o el movimiento de un objeto en la pantalla que se
interesa.
2.6 Equipo utilizado y cómo se instaló
EGTT es un dispositivo que se conecta a la parte
inferior de un monitor de ordenador. El dispositivo se llama Tobii PC EyeGo y
ya ha demostrado ser eficaz para mejorar las habilidades de comunicación de los
estudiantes en el entorno de la investigación. Este dispositivo de seguimiento
ocular independiente permite al usuario (estudiante) controlar un
ordenadorusando sus ojos. El software Gaze Viewer adicional, que se utiliza
junto con Tobii PC EyeGo, facilita la recopilación de pruebas al registrar los
movimientos oculares del estudiante. Esto se puede usar con cualquier programa
o aplicación de ordenador como PowerPoint, o al mirar videos o navegar por Internet.
La caja de seguimiento puede capturar el movimiento de los ojos / cabeza y es
capaz de capturar el movimiento de los ojos muy rápidamente. El 'cuadro de
seguimiento' es el término utilizado para describir el espacio disponible
dentro del cual mover la cabeza y aún poder ser capturado por la cámara del
dispositivo. Esto luego produce "mapas de calor" que muestran
exactamente dónde está mirando el usuario y hacia dónde mueve su mirada.
También proporciona datos de trazado de la mirada para mostrar en qué orden se
miraron los objetos.
El monitor del ordenador muestra el contenido de
la lección y los recursos en la pantalla se utilizan para estimular el
aprendizaje de los estudiantes. El EGTT le permite al maestro ver dónde se
están enfocando los estudiantes y qué están mirando con mayor precisión. Por
ejemplo, si hay una variedad de objetos, como de una escena de cocina (con
tazas y vasos), el maestro puede preguntar cuál es el más grande / más pequeño,
vacío / lleno, etc. y así evaluar la comprensión del estudiante de los
conceptos matemáticos: permitiendo una evaluación más precisa del aprendizaje.
Consulte la Figura 2 para ver la configuración del equipo y el usuario y las
Figuras 3 y 4 para ver ejemplos de actividades de evaluación.
Figura 2
Equipamiento instalado en el aula
La cámara montada en el soporte del trípode debía
grabar la sesión de enseñanza, lo que permitió al equipo de coinvestigadores
analizar los datos de observación registrados durante la lección. Esto facilitó
la triangulación de los datos por parte del coinvestigador para aumentar la
validez y confiabilidad al formar conclusiones (ver la sección de Metodología).
Figura 3
Actividad para evaluar la comprensión del volumen
Figura 4
Comprensión de la ubicación de objetos
Los títulos de software adquiridos para este
estudio que incluían contenido de las lecciones eran 'Look-to-Learn',
'Look-to-Learn Sounds and Scenes' y 'Sensory EyeFX'. Estos cuentan con 40
aplicaciones para apoyar y promover los primeros niveles de acceso a el
ordenador Eye-Gaze. El software y el hardware utilizados se diseñaron
cuidadosamente para garantizar que satisfagan las necesidades físicas de los
estudiantes con discapacidades, así como para proporcionar resultados precisos
y confiables del seguimiento ocular. Esto también fue para respetar y dar a los
estudiantes "una voz" mediante el uso de equipo apropiado para
adaptarse a sus niveles de habilidad.
3.
Metodología
La escuela seleccionada para esta investigación
fue una escuela de necesidades especiales (4-19 años) en una ciudad. La escuela
participa activamente en el uso de la tecnología para apoyar el aprendizaje
general de los estudiantes. En el momento de esta investigación, 90 estudiantes
asistían a la escuela y todos tenían SLD o PMLD. Muchos estudiantes tienen
impedimentos físicos y / o sensoriales adicionales y una cuarta parte tiene
trastornos del espectro autista (TEA).
La investigación adaptó un diseño de estudio de
caso conocido por sus fortalezas en la capacidad de centrarse en la complejidad
del caso; la atención puede centrarse en determinadas y menos variables y en la
indagación del contexto de la vida real (Yin, 2018). Debido a la complejidad de
evaluar a los estudiantes con PMLD y vocabulario limitado, un diseño de estudio
de caso permitió que la variable seleccionada se centrara en la evaluación y el
uso de la tecnología de la mirada para recopilar datos precisos de las
habilidades y gustos / disgustos de los estudiantes.
La investigación se llevó a cabo utilizando una
metodología de investigación colaborativa, en la que participaron los
investigadores académicos, el director y el coordinador de comunicación de la
escuela. Esto permitió a los involucrados contribuir al diseño de la investigación
(Cohen et al., 2018). Los datos fueron recopilados por los profesores como
coinvestigadores que trabajaron directamente con los estudiantes. Una vez
recopilados los datos de las sesiones de enseñanza, los profesores se reunieron
con los investigadores para analizar los datos. Además, esto aumenta la validez
y confiabilidad de los resultados y de los datos recopilados, ya que más de un
investigador ha investigado y analizado los datos (Archibald, 2015).
La razón por la que los maestros recopilaron datos
fue para mantener un ambiente naturalista para los estudiantes. Debido a las
discapacidades del estudiante, era importante eliminar cualquier factor que
pudiera perturbar o hacer que los estudiantes se sintieran ansiosos, como tener
a otro adulto desconocido en el salón.
Esto reflejó la sensibilidad ética de trabajar directamente con los estudiantes
de PMLD y la necesidad de honrar el mantenimiento de un entorno naturalista.
Este enfoque también permitió que las observaciones se registraran exactamente
como ocurren, lo que mantiene un elemento de validez ecológica. La validez
ecológica es el proceso mediante el cual se puede decir que los resultados son
válidos ya que se llevan a cabo en un entorno natural (Martella & Nelson,
2013).
Después de un muestreo intencional, originalmente
se seleccionaron a seis estudiantes. Cuando comenzó la investigación, se hizo
evidente que dos estudiantes no podían continuar debido a una discapacidad
visual muy grave, lo que significaba que no podían enfocarse en la pantalla. No
respondieron y no se recopilaron datos de los mapas de calor. Este proceso se
consideró cuidadosamente, ya que era importante garantizar que los involucrados
pudieran mantener la mirada voluntaria en la pantalla y completar las sesiones
de observación previstas en un espacio cómodo.
La muestra fue seleccionada por el director y el
coordinador de comunicación, quienes eligen a los estudiantes que creen que se
beneficiarían más de la intervención uno a uno con la tecnología. Para estos
estudiantes, los maestros obtendrían una mejor comprensión de la capacidad del
estudiante con la tecnología de seguimiento ocular y se beneficiarían de más
información de evaluación con respecto a sus intereses y áreas de aprendizaje
preferidas. La dificultad que el personal había encontrado con los estudiantes
seleccionados era que el comportamiento del estudiante, el lenguaje corporal y,
a menudo, los movimientos repetitivos o incluso la falta de respuestas
observables habían enmascarado y ocultado las pistas.
Los datos cualitativos se derivaron de las
observaciones directas del trabajo de campo recopiladas por los profesores como
coinvestigadores que participaron en la investigación naturalista, estudiando
escenarios del mundo real de manera inductiva para generar descripciones
narrativas ricas y construir estudios de casos (Cohen et al., 2018). Las
grabaciones de estas observaciones se compartieron posteriormente con el equipo
de investigación para validar y formar conclusiones fiables. Los principales
métodos de recopilar datos fueron: observaciones de los participantes (por
parte del director y el coordinador de comunicación del colegio), encuestas (de
los padres y profesores) y entrevistas semiestructuradas con el coordinador de
comunicación que era responsable de registrar y tomar parte en las
observaciones de los participantes. Los mapas de calor producidos durante las
observaciones de los participantes se utilizaron como parte del análisis.
Consulte las Figuras 5 y 6 para ver ejemplos de mapas de calor generados.
Figura 5 Figura 6
Ejemplos de mapa de calor (I) Ejemplo
de mapa de color (II)
Las observaciones de los participantes se llevaron
a cabo en una sala familiar para los estudiantes. Durante las observaciones, se
utilizaron dos cámaras: una fue el dispositivo Eye-Gaze para rastrear el
movimiento de los ojos del estudiante y la segunda fue utilizada por los
coinvestigadores del maestro para registrar las sesiones de enseñanza de las
respuestas físicas del estudiante al interactuar con el dispositivo EGTT y las
actividades docentes en la pantalladel ordenador . En promedio, se completaron
cinco sesiones de observación con cada alumno participante variando en el
tiempo debido a diferentes necesidades (el tiempo medio es de 20 minutos).
Se enviaron encuestas a los padres / cuidadores y
maestros de aula para que las completaran sobre los gustos / disgustos del
estudiante y los temas que les interesaban antes del inicio de las sesiones. La
encuesta planteaba preguntas sobre la capacidad de los estudiantes para
reconocer imágenes de sí mismos; de sus padres, maestros; lo que los
estudiantes disfrutaron viendo; las habilidades de los estudiantes para
reconocer dibujos, símbolos de colores, objetos reales y si eran capaces de
seguir objetos en movimiento en la pantalla.
Después de la recolección de datos de los
estudiantes, un investigador universitario realizó una entrevista con el
coordinador de comunicación. Además de realizar ella misma las sesiones
Eye-Gaze, la coordinadora de comunicación también ha participado en el análisis
de los datos de cada alumno junto con los investigadores de la universidad. Por
lo tanto, una entrevista con el coordinador de comunicación proporcionó más
detalles sobre cómo se produjo el proceso de realización de la investigación
con la tecnología y los estudiantes y qué cambios se realizaron para adaptarse
a las necesidades de los estudiantes a lo largo de las sesiones de enseñanza.
Porter et al., (2001) enfatiza la importancia de trabajar con aquellos que son parte
de la vida del individuo y son capaces de ofrecer perspectivas alternativas
para formar una imagen confiable. Esto puede incluir personal, familia, padres,
médicos y profesionales. Pearlson y Micheals (2019) también apoyan esta
sugerencia de validez como importante al analizar / interpretar la voz de las
personas con PMLD. Sugieren que, aunque las personas directamente involucradas
pueden tener un vínculo emocional, por lo tanto, carecen de objetividad, sin
embargo, los investigadores también pueden correr el riesgo de interpretar mal
los datos. Por lo tanto, el trabajo conjunto del profesional, los padres y el
personal es clave (Winter & Bunn 2019; Porter et al., 2001).
3.1 Consideración ética:
La confidencialidad, el consentimiento de los
padres y el anonimato se mantuvieron durante todo el proceso siguiendo las
pautas de BERA (2018). Para proteger los datos y seguir la política de la
escuela, no se compartieron datos de videos por correo electrónico para su
análisis, lo que resultó en que el análisis se completara dentro de las
instalaciones de la escuela.
4.
Análisis y resultados
Esta sección presenta
los temas clave generados a partir del análisis de datos.
4.1 Observación humana vs tecnología
El objetivo de esta investigación fue realizar una
forma de evaluación más precisa con los estudiantes de PMLD que los profesores
encontraron difíciles de evaluar por los medios tradicionales. Los estudiantes
con dificultades físicas y de aprendizaje complejas y múltiples pueden ser un
desafío para observar y formar juicios sobre sus habilidades e intereses
(Weston & Ware 2018). Los juicios de los maestros y las preferencias de los
estudiantes sobre el aprendizaje se recopilaron y utilizaron junto con los
datos de la tecnología de seguimiento ocular para confirmar la información de
la evaluación de estos estudiantes y obtener información adicional para la
enseñanza futura. Se encontró que algunas observaciones y juicios humanos
(docentes) sobre los estudiantes no eran precisos y el error humano puede
inducir a error a los docentes sobre si sus estudiantes participaron en el
aprendizaje y si entendieron un concepto en particular. Hogg (2017) identifica
esto como un desafío para la confiabilidad y precisión de la evaluación que
depende del juicio del profesional.
Esto fue evidente en varias ocasiones: por
ejemplo, al evaluar la comprensión de un estudiante del concepto de lleno /
vacío. La observación del estudiante B de su video de línea de base mostró que
al estudiante se le presentaba una taza vacía y una taza llena y luego se le
pedía que seleccionara cuál está llena. Sin embargo, el estudiante B elige
ambas opciones. La observación de esto mostró que no comprende el concepto de
lleno / vacío. Sin embargo, los datos de sus mapas de calor muestran claramente
que el estudiante B comprende cuáles vasos están llenos, como pudo demostrar a
partir de los datos de su ojo-mirada (ver Figura 3). Sin el uso de la
tecnología, este juicio sobre la comprensión del estudiante no habría sido tan
preciso. Este fue un hallazgo significativo que justificó el uso de EGTT y el
objetivo de la investigación para evaluar su uso por parte de los profesores.
Esto demostró cómo se utilizó la tecnología para desarrollar evaluaciones más
precisas de las habilidades de los estudiantes.
De manera similar, el estudiante C parecía muy
involucrado en algunas actividades, pero los mapas de calor mostraban lo
contrario. Se encontró que la estudiante C se distrajo con su reflejo en la
pantalla (la pantalla tenía un fondo negro que era reflectante) mientras que en
sus observaciones en el aula, puede parecer que está completamente comprometida
y concentrada en la pantalla. La tecnología Eye Gaze con el dispositivo de
seguimiento ocular y mapas de calor ofreció una forma diferente de evaluar el
interés , la comprensión cognitiva y los motivadores de estos estudiantes. Por
ejemplo, un estudiante siempre estaba motivado para mirar objetos de comida en
la pantalla, sin prestar atención a otros objetos, incluso cuando los
profesores se lo pedían.
El proceso de evaluación incluyó dibujos animados,
imágenes en color y en blanco y negro, todas las cuales atrajeron poco o ningún
interés, mientras que todos los estudiantes respondieron de alguna manera a las
imágenes reales. Los profesores descubrieron que la comprensión de las imágenes
por parte de los estudiantes se basa en el uso de objetos reales, mientras que
las imágenes de dibujos animados pueden confundirlos.
Esto también destaca la necesidad de que tanto los
padres como los maestros lleven a cabo observaciones en profundidad para
garantizar que el contenido y las imágenes que se presentan al niño sean
familiares para lo que ven a su alrededor. Esto ayudará los estudiantes a
comprender los objetos e imágenes que ven en el día a día y evitará
confundirlos con imágenes de dibujos animados. Borgestig (2016) habla de
adaptar la intervención para dar soporte a las necesidades complejas. Esto
puede incluir tanto el contenido como los plazos. Borgestig también adaptó
estos cambios a su investigación después de una discusión con profesionales que
se considera parte importante del proceso.
4.2 Imágenes visuales
Con respecto a las imágenes visuales y los dibujos
animados, los datos de Eye Gaze demostraron que los estudiantes de SEND no se
sintieron necesariamente atraídos por estas imágenes. Los mapas de calor de los
estudiantes C, A y D muestran un interés mínimo o nulo en ellos. Aunque los
estudiantes D y B muestran algo de atención visual a estos, no se enfocaron en
los dibujos animados (de animales) en la pantalla, sino que mostraron que
estaban mirando a su alrededor. Este fue un hallazgo interesante ya que los
maestros esperaban que los estudiantes disfrutaran de videos e imágenes de
dibujos animados mientras veían dibujos animados en casa en la televisión, como
informaron sus padres en la recopilación de datos de la encuesta. Esto también
se indicó en algunas encuestas en las que los padres afirmaron que "Tom y
Jerry" y CBeebies eran cosas que los estudiantes disfrutaban viendo. Sin
embargo, los datos de la mirada revelan una falta de interés con los dibujos
animados y, en cambio, un interés entusiasta o preferido en las imágenes de
objetos reales.
La
preferencia de los estudiantes por el uso de imágenes reales de objetos
(animales, equipo y comida) fue un elemento que se encontró con todos los
estudiantes y este es un hallazgo importante.
4.3 Aprendizaje personalizado
Este tema surgió a medida que avanzaban las
sesiones de observación. Las sesiones comenzaron con el uso de las actividades
de "Mirar para aprender", pero a medida que avanzaban, resultaban
demasiado complejo para algunos estudiantes. Por ejemplo, varios objetos que se
mueven en la pantalla al mismo tiempo. Por lo tanto, el coordinador de
comunicación creó materiales más personalizados para cada alumno. Por ejemplo,
a partir de las encuestas y los videos se descubrió que el estudiante D estaba
fascinado con los relojes, por lo que se crearon actividades basadas en
relojes. Las actividades se diferenciaron según las necesidades y habilidades de
cada alumno: algunas mostraban objetos grandes / pequeños, otras solo objetos
de colores.
El
segundo hallazgo fue que los materiales utilizados con estudiantes con
necesidades complejas y múltiples deben personalizarse de acuerdo con sus
necesidades y habilidades.
Aunque los programas de software están diseñados
para ayudar a los estudiantes, es importante destacar aquí que las escuelas
deben identificar el nivel de comprensión de los estudiantes. Cuando algunos
estudiantes, como los de esta investigación, tienen graves dificultades físicas
y de aprendizaje, se halló que crear actividades personalizadas era más
beneficioso ya que los intereses y gustos de los estudiantes podían integrarse
en las actividades. Esto también se indicó en Najafi et al. (2008) estudios de
caso en los que se resultaron que la personalización del software /
dispositivos es un factor clave para la interacción.
4.4 Fondos desordenados y ocupados
El programa informático "Look-to-Learn"
proporcionó una variedad de actividades e imágenes para que los estudiantes
trabajaran. Sin embargo, se descubrió que la mayoría de las imágenes eran
demasiado complicadas y estaban abarrotadas de fondos ocupados y demasiados
objetos en movimiento, lo que causaba confusión para la mayoría de los estudiantes
y era una distracción. El maestro pidió a los estudiantes que encontraran la
bicicleta, que se movería al mirarlo. Sin embargo, se notó que los estudiantes
miraron por toda la pantalla, con el resultado de que múltiples objetos se
movieran. Con movimientos repentinos de objetos en pantalla e imágenes de fondo
ocupadas, la actividad y el sonido causaron confusión a los estudiantes.
Como resultado, la coordinadora de comunicación
decidió utilizar imágenes sin la función de "causa y efecto" y creó
sus propios materiales para evitar la distracción causada por los fondos
ocupados. Las imágenes que tenían fondos ocupados, como el parque, o la casa
con muchos objetos, fueron interrogadas, para ver en qué se enfocaban los
estudiantes. Se encontró que aquellos estudiantes que estaban interesados
en rostros y bocas (estudiante C, A y B) miraban rostros en
algunas imágenes, pero estaban distraídos por el desorden alrededor de la gente
en imágenes de fondo ocupadas.
Por
lo tanto, un tercer hallazgo es que las imágenes que se utilizan en la pantalla
para las actividades deben ser sencillas para los estudiantes del PMLD.
Se observó que todos los estudiantes tenían un
mejor enfoque y pudieron proporcionar más información sobre cómo procesan la
información visual en imágenes simples y sin desorden. Pudieron mantener la
mirada y enfocarse en imágenes con un fondo en diferentes colores, pero no en
imágenes con mucho desorden (como equipos, comida, estantes, armarios, etc.).
Este conocimiento sobre cómo procesan las imágenes se puede utilizar como una
estrategia de enseñanza para el estudiante B, A y especialmente el estudiante
C, que mostró un gran interés en los rostros y las personas.
Un cuarto hallazgo es que, como estrategia de
enseñanza, los maestros podrían mantener despejado el espacio alrededor de la
pizarra interactiva para alentar a los estudiantes a concentrarse en la
pantalla.
No debe haber ninguna distracción con carteles,
pegatinas o exhibiciones alrededor de la pizarra, lo que ayuda a retener la
atención de los estudiantes. Los profesores pueden utilizar esta información
para evitar el desorden alrededor de las pantallas o la presentación de
demasiados objetos durante las actividades.
4.5 Fortaleza de la voz del estudiante
Es importante destacar que los profesores
desplegaron estrategias para fortalecer la voz de los estudiantes: las
encuestas enviadas a casa antes de que comenzara la investigación-acción; los
mapas de calor y trazado de Eye Gaze; y las notas de campo complementarias
tomadas por el profesor observador (director y coordinador de comunicación),
seguidas por el análisis de los datos por parte del equipo de investigación.
Esto permitió integrar múltiples conjuntos de datos para identificar las
preferencias de los estudiantes. Además, esta triangulación de datos
proporcionó una base de evidencia más sólida para informar los juicios de los
maestros.
Un quinto hallazgo es que la combinación de
técnicas mencionadas mejoró significativamente la confianza de los maestros en
su evaluación de los niveles de desempeño de los estudiantes.
5.
Discusión
El objetivo de esta investigación fue realizar una
forma de evaluación más precisa con los estudiantes de PMLD que a los
profesores les resultaban difíciles de evaluar por los medios tradicionales. Se
notó que algunas observaciones y juicios de los maestros sobre los estudiantes
no eran precisos y pueden inducir a error a los maestros sobre si sus
estudiantes entendieron un concepto específico. Sin el uso de la tecnología,
los juicios encontrados sobre la comprensión del estudiante no habrían sido tan
precisos. Este fue un hallazgo significativo que justificó el uso de EGTT y el
objetivo de la investigación para evaluar su uso. Aunque algunos son hallazgos
menores, pequeños cambios en el desempeño pueden ser significativos para los
estudiantes con una comunicación y un vocabulario limitados (Verssoyan et al.,
2018). Las observaciones y opiniones sobre la evaluación de los estudiantes
pueden ser subjetivas y carecen de la objetividad necesaria para informar los próximos
pasos para la progresión de los estudiantes (Renshaw et al., 2012). Por lo
tanto, el uso de EGTT puede proporcionar otra fuente independiente de datos que
los profesores pueden utilizar junto con otras formas de evaluación para lograr
una mayor precisión.
Las escuelas que deseen investir en esta
tecnología para los estudiantes SEND pueden comprar el dispositivo Eye Gaze
(caja de seguimiento y pantalla) y desarrollar sus propios materiales, dando a
la evaluación un elemento personalizado, con el que los estudiantes pueden
participar más. Las imágenes y los videos deben mantenerse simples y, a medida
que avanzan las sesiones de Eye Gaze, la dificultad de las actividades también
se puede aumentar si necesario. Se considera
que la creación de nuevos contenidos / actividades es beneficiosa si el
personal seleccionado puede reservar tiempo para garantizar que la tecnología
se use de manera efectiva (Holmqvist et al., 2017) y puede alentar a las
escuelas a diseñar sus enfoques individuales (Glazzaed et al., 2019)). Esto es
esencial cuando se implementa tecnología para estudiantes con PMLD, ya que
requiere satisfacer sus necesidades individuales y las pautas curriculares
(DfE, 2015), por lo que el aprendizaje personalizado es un aspecto vital.
Investigaciones anteriores han hecho hincapié en el uso de la personalización y
la adaptación de contenidos (Borgestig, 2016). Esta investigación también
muestra esto, además de mantener el contenido simple para que coincida con las
necesidades / nivel de aprendizaje de los estudiantes en las etapas iniciales.
Esto también ayudará a los maestros de SEND a adaptar sus estrategias de
enseñanza en el aula. Además, para que se pueda crear dicho contenido, es
fundamental que las escuelas trabajen en colaboración con otros profesionales y
padres / cuidadores. Investigaciones anteriores han reconocido la importancia
de involucrar a quienes estén más cercano al estudiante para recopilar datos de
referencia iniciales, diseñar el contenido y al interpretar los datos (Porter
et al., 2001). Del mismo modo, Holmqvist et al. (2017) subrayaron la
importancia de colaborar con los más cercanos a los estudiantes para brindar
contenidos estimulantes para que la tecnología sea útil y efectiva. Los
investigadores de este proyecto no eran conocidos por los estudiantes, por lo
que trabajar con el personal de la escuela como coinvestigador fue esencial
para mantener el ambiente naturalista y ofrecer perspectivas alternativas
durante el proceso de análisis de datos (Martella & Nelson, 2013).
A través de esta investigación, Eye Gaze permitió
a los maestros evaluar su participación a través de los movimientos oculares de
los estudiantes utilizando una variedad de materiales visuales para
involucrarlos. Mencap (2018) destaca los desafíos y la complejidad de esta área
al señalar que los estudiantes de SEND experimentan problemas para expresarse.
Este fue un desafío para los maestros coinvestigadores,
pero con las técnicas apropiadas, pudieron darles voz a estos estudiantes
usando Eye Gaze para formar una imagen precisa de la comprensión de los
estudiantes. Las políticas del gobierno escolar también reflejan esto,
destacando la importancia y el derecho de todos los niños a expresarse y tener
voz (DfE, 2015).
Los estudiantes que fueron seleccionados tenían
múltiples dificultades de aprendizaje y, como resultado, la escuela tenía poca
información sobre su comprensión de las imágenes y cómo procesan el entorno que
los rodea. La muestra fue pequeña y, por lo tanto, no se puede generalizar, pero
los cuatro estudiantes han proporcionado datos valiosos y significativos que
indican que se puede lograr una evaluación más precisa sobre los estudiantes
con graves dificultades de aprendizaje. Algunos de los datos confirmaron los
juicios de padres y maestros. Pero, además, los profesores descubrieron que la
evaluación Eye Gaze revelaba información sobre el alumno que el profesor no
podía lograr con la simple observación.
6.
Conclusiones
Los profesores estaban conscientes de que la evaluación de los estudiantes
de PMLD es un desafío debido a las barreras de comunicación. Este proyecto de
investigación desarrolló una investigación colaborativa, que fue diseñada por
los profesores SEND como coinvestigadores, trabajando junto con investigadores
universitarios, ya que los profesores se habían dado cuenta de que EGTT, que ya
estaban utilizando como ayuda de comunicación, también tenía potencial para
mejorar los ejercicios de evaluación. La investigación también puede guiar a
las escuelas en la toma de decisiones de compra con respecto a la adquisición
de tecnología, que puede ser costosa. Además de la orientación de compra, esta
investigación puede ofrecer una contribución sobre cómo los profesores de SEND
pueden utilizar EGTT para fines de evaluación y comunicación.
Otro descubrimiento fue que en este nivel de
dificultades múltiples y complejas, las actividades del software pueden ser
demasiado complejas y las imágenes demasiado ocupadas. Por lo tanto, se puede
ganar más si las escuelas personalizan y simplifican los materiales. Los
maestros aprendieron a quitar las pantallas alrededor de la pantalla de la
computadora y la pizarra interactiva para mantener el enfoque y usar imágenes
de objetos reales con los estudiantes para ayudar a desarrollar la comprensión
de los diferentes conceptos por parte de los estudiantes. Los hallazgos de la
investigación del EGTT no solo mejoran la práctica de los maestros, sino que
también informan a los padres sobre qué interesa y motiva a sus hijos, qué
puede hacer su hijo y cómo entienden lo que se les dice. El proyecto también
contribuye a dar voz a los estudiantes que tienen un vocabulario y un habla
limitados. La evaluación de sus gustos / disgustos no solo sirvió de base para
su evaluación , sino que también ayudó a
los padres / maestros a personalizar sus actividades de aprendizaje.
Con respecto al lente teórico que se aplicó para
comprender la práctica profesional de los docentes, el modelo que identificamos
como de mayor poder explicativo fue la teoría de la innovación de Rogers
(2003). En este modelo, se puede entender a los profesores como innovadores, ya
que habían desarrollado un enfoque nuevo para el uso de la tecnología, que no
se había hecho antes, mostrando así la innovación.
En general, la conclusión es que esta tecnología
es un dispositivo eficaz para mejorar la evaluación que no solo beneficia a los
alumnos y a los padres, sino que también les da a los estudiantes con SEND /
PMLD más voz en su aprendizaje. Significativamente, también permite una
evaluación más precisa y sólida de los estudiantes de PMLD que pueden ser
difíciles de evaluar. Ofrece a los maestros una herramienta adicional para
recopilar datos para informar su juicio profesional sobre las habilidades de un
estudiante y la evaluación estandarizada. A su vez, aumenta la confianza de los
profesores en la evaluación del progreso y los logros de los estudiantes en un
momento en el que tales mediciones son vitales.
6.1. Recomendaciones
Se recomienda que los maestros reciban formación
antes del uso de Eye Gaze y un miembro del personal designado que se ocupa de
todo el proceso para garantizar que se creen los materiales adecuados para los
estudiantes. Si otras escuelas desean utilizar Eye Gaze con fines de
evaluación, se recomienda que creen sus propios materiales personalizados, ya
que el software puede resultar confuso y distraer a los estudiantes con
necesidades complejas. Para permitir la integración de la tecnología, los
profesores podrían aprovechar los recursos desarrollados en este estudio de
caso compartiendo conocimientos y recursos para ayudar a superar las barreras a
la innovación (ver / contactar al autor correspondiente para obtener más
información).
7.
Financiación
Agradecemos el apoyo brindado al proyecto
"Eye-Gaze Tracking Technology for Assessment" del
Ayuntamiento de Leicester y al Proyecto DigiLit, que fue financiado por el
programa Building Schools for the Future, ICT Innovation Fund (Reino Unido).
También nos gustaría agradecer al personal de la
escuela por trabajar con nosotros como coinvestigadores para llevar a cabo esta
investigación de manera efectiva.
Referencias
Alemdag, E., & Cagiltay,
K. (2018). A systematic review
of eye tracking research on multimedia learning. Computer
& Education, 125, 413-428. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.06.023
Atkins, L. (2018). Exploring teachers' professional development and
digital literacy: a grounded
theory Study. PhD Thesis, De Montfort University,
Leicester, UK.
Archibald, M.M. (2015). Investigator Triangulation: A Collaborative Strategy With Potential for Mixed Methods
Research. Journal
of Mixed Methods Research, 10(3),228-250.
https://doi.org/10.1177/1558689815570092
BERA: British Educational
Research Association
(2018). Ethical Guidelines
for Educational Research (4th ed). British Educational Research Association
Borgestig, M., Rytterström,
P., & Helena Hemmingsson. (2017). Gaze-based assistive technology used in daily life by
children with severe physical impairments – parents’ experiences. Developmental Neurorehabilitation,
20(5), 301-308. https://doi.org/10.1080/17518423.2016.1211769
Borgestig, M. (2016). The
impact of gaze-based assistive technology on daily
activities in children with severe physical impairments (Medical Dissertations
No. 1490). Linköping University.
Cohen, L., Manion,
L., & Morrison, K. (2018). Research Methods in Education.
Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315456539
Capel, S., Leask,
M., & Younie, S. (2016). Learning
to Teach in the Secondary School:
A Companion to School Experience. 7th edn. Routledge.
Costa, C., Hammond,
H., & Younie, S. (2019) Theorising
technology in education: an introduction. Technology, Pedagogy
and Education, 28(4), 395-399. https://doi.org/10.1080/1475939X.2019.1660089
Davis, F.D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information
Technology. Management Information
Systems Quarterly, 13(3),
319-340.
De Rossi, M., & Trevisan, O. (2018). Technological
Pedagogical Content Knowledge
in the literature: how TPCK is defined
and implemented in initial teacher education. Italian Journal of Educational Technology, 26(1), 7–23. https://doi.org/10.17471/2499-4324/988
DfE: Department
for Education. (2015). Special Educational Needs and Disability- Code of practice
0-25 years. DfE.
DfE: Department
for Education. (2014). P
scales: attainment targets for students with
SEN. https://tinyurl.com/u7zuhrnb
Fernández-Lopez,
A., Rodríguez-Fortiz, M.J., & Rodríguez-Almendros,
M.L. (2013). Mobile learning technology
based on iOS to support student
with special education needs. Computer & Education,
61, pp.77-90. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2012.09.014
Frauenberger. C., Good, W., & Kaey-Bright, W. (2011). Designing
technology for children with special
needs: bridging perspectives through participatory design. CoDesign, 7(1), 1-28. https://doi.org/10.1080/15710882.2011.587013
Glazzard, J., Stokoe,
J., Hughes, A., Netherwood, A., & Neve, L.
(2019). Teaching & Supporting
Children with Special Educational Needs & Disabilities in primary Schools. SAGE.
Hogg, R. (2017). The
SLD experience: for professional, parents and those working to
support children and young people with
severe and profound learning
difficulties- Assessing progress for learners
with PMLD (part 1). British
Institute of Learning Disabilities, 77, 1-40.
Holmqvist, E., Thunberg, G., & Dahlstrand, M.P. (2017). Gaze-controlled
communication technology for children with
severe multiple disabilities:
Parents and professionals’
perception of gains, obstacles, and prerequisites. Assistive
Technology, 30(4), 201-208. https://doi.org/10.1080/10400435.2017.1307882
Koehler, M. J., Mishra, P., Bouck, E.C., DeSchryver, M., Kereluik, K., Shin, T.S., &
Wolf, L.G. (2011). Deep-Play: Developing TPACK for 21st century teachers. International Journal
for Learning Technology, 6(2), 146-163.
Koehler, M. J., Mishra, P., & Yahya, K. (2007). Tracing the development of teacher knowledge
in a design seminar: Integrating content, pedagogy and technology. Computers & Education,
49(3), 740–762. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2005.11.012
Martella, R.C., & Nelson, J.R. (2013). Understanding and Interpreting
Educational Research. The Guildford Press.
Mencap – the
voice of learning disability (2018). About profound and multiple learning disabilities. PMLD network. https://tinyurl.com/dpxfxuvz
Mishra, P., & Koehler, M. J.
(2006). Technological pedagogical
content knowledge: A framework for teacher
knowledge. Teachers
College Record, 108(6),
1017–1054. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9620.2006.00684.x
Najafi, L., Friday, M., & Robertson,
Z. (2008). Two case studies
describing assessment and provision of eye
gaze technology for people with
severe physical disabilities.
Journal of Assistive Technologies, 2(2), 6-12. http://dx.doi.org/10.1108/17549450200800013
Pearlman, S., & Michaels, D. (2019). Hearing the voice
of children and young people with
a learning disability during the Educational
Health Care Plan (ECHP). Support
for Learning, 34(2), 148-161.
https://doi.org/10.1111/1467-9604.12245
Perfect, E., Hoskin,
E., Noyek, S., & Davies, T.C. (2020). A systematic review investigating outcome measures and uptake barriers when children
and youth with complex disabilities use eye gaze assistive
technology. Developmental
Neurorehabilitation, 23(3), 145- 159. https://doi.org/10.1080/17518423.2019.1600066
Porter, J., Ouvry,
C., Morgan, M., & Downs, C. (2001). Interpreting the communication of people with profound
and multiple learning difficulties. British Journal of Learning Disabilities,
29(1),12-16. https://doi.org/10.1046/j.1468-3156.2001.00083.x
Renshaw, J.A., Boullier,
B., Geddes, S., & Moore, A. (2012). An Assessment of
Eye Tracking as an Educational Aid for People with Profound Multiple
Learning Difficulties
(PMLD). In Moore, D., Gorra, A., Adams, M,. Reaney, J,. & Smith, H (eds). Disabled Students in Education: Technology, Transition and Inclusivity (pp. 21-44). Information
Science Reference.
Rogers, E. (2003). Diffusion of Innovations. Free Press.
SESS- Special
Education Support Service. (2015). Severe/Profound
General Learning Disability.
https://tinyurl.com/2my46kkt
Shelton, C. (2018). Technology
and inclusion. In Younie,
S. & Bradshaw, P. (eds). Debates in Computing
and ICT Education (pp.3-13). Routledge.
South Lanarkshire Council. (2015). The South Lanarkshire Framework for Supporting Pupils with Severe and Profound Learning Needs. Psychological Service & Inclusive Education
Service. https://tinyurl.com/mp892fwy
Shulman, L.S. (1986). Those who understand:
Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, 15(2), 4-14.
Starcic, A.I., & Bagon,
S. (2014). ICT-supported learning
for inclusion of people with
special needs: review of seven
educational technology journals 1970-2011. British Journal
of Educational Technology, 45(2), 202-230.
Teo, T. (2009). Modelling
technology acceptance in education: a study of pre-service teachers. Computers and
Education, 52(2), 302-312.
Tondeur, J., Roblin,
N. P., van Braak, J., Fisser,
P., & Voogt, J. (2013). Technological
pedagogical content knowledge in teacher education: in search of a new curriculum. Educational Studies, 39(2),
239–243. https://doi.org/10.1080/03055698.2012.713548
UNESCO (2011). ICTs
in education for people with disabilities-
Review of innovative practice. Institute for Information Technologies in Education.
Vessoyan, K., Steckle,
G., Easton, B., Nichols, M., Siu, V.M., & McDougall. J. (2018.) Using eye-tracking technology for communication in Rett syndrome: perceptions of impact. Augmentative
and Alternative Communication, 34(3), 230-241. https://doi.org/10.1080/07434618.2018.1462848
Venkatesh, V., Morris, M.G., Davis, G.B. &
Davis, F.D. (2003). User Acceptance
of Information Technology: Toward a Unified View. Management Information
Systems Quarterly, 27(3),
425-478.
Weaton, H., & Ware,
J. (2018), The use of the ‘Routes for Learning’ assessment for learners with profound
and multiple learning difficulties (PMLD) in England
and Wales. The
SLD experience, 79(1), 15-23.
Winter, S., & Bunn., H. (2019.) Work to be done: A survey of educational psychologists’ contribution
to special schools for profound
and multiple learning difficulties. British Journal of Special Education,
46(1), 53-75, https://doi.org/10.1111/1467-8578.12252
Younie, S., & Cameron, K. (2014). An evaluation of the use of
iPads as augmentative and alternative communication devices (AAC).
Leicester City Council.
Younie, S., & Leask,
M. (2013). Teaching with
Technologies: The Essential
Guide. Open University Press.
Younie, S. (2007). Integrating
ICT into Teachers
Professional Practice: the
cultural dynamics of change. PhD Thesis, De
Montfort University, Leicester, UK.
Yin, R.K. (2018). Case Study Research- Design and Methods. SAGE.