Eye-tracking study of the perception of folk art on the example of Gzhel and Khokhloma

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Introduction. Folk art is the basis of spiritual and moral education. Given that folk art is entering our lives in a new way, the chosen topic is relevant. Theoretical analysis. Gzhel and Khokhloma have accompanied the development of artistic taste over the centuries. It is known about the influence of art on the psycho-emotional state of a person, an indicator of which is oculomotor activity. Eye movements can be used as indicators of the perceptual process. Empirical analysis. The characteristic values of blinking, fixations and saccades were revealed during the perception of images of Gzhel and Khokhloma, taking into account the preference for one or another folk art. It has been established that those who prefer Gzhel use a contemplative strategy of observation, while those who choose Khokhloma use a research one. Also, when considering blue-white images, persons who have chosen Gzhel use a rational way of perception, and when perceiving gold images, they use an emotional one. Participants who preferred Khokhloma showed an inverse ratio of perception methods. Conclusion. When considering folk art, different ways of processing information are actualized among people who prefer Gzhel and Khokhloma. The identified features of oculomotor activity will make it possible to use these types of folk art in art therapy when conducting additional research.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

Ekaterina Zinchenko

Saratov State University

83, Astrakhanskaya str., Saratov, 410002, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Лефман Т. О. Новый дизайн на основе традиционного ремесла: опыт творческих коллабораций // К 150-летию со дня рождения Игоря Эммануиловича Грабаря (1871–1960): сборник статей по итогам Всероссийской научной конференции (Архангельск, 25–26 марта 2021 г.) / под ред. Н. Н. Бедина. Архангельск : КИРА, 2021. С. 268–274.
  2. Некрасова М. А. Место народного искусства как духовного феномена в современной культуре России // Русская народная линия: информационно-аналитическая служба. URL: http://ruskline.ru/analitika/2009/03/30/mesto_narodnogo_iskusstva_ kak_duhovnogo_fenomena_v_sovremennoj_kul_ture_rossii (дата обращения: 20.08.2023).
  3. Фалетрова О. М. Регуляция психофизического и психоэмоционального состояния средствами искусства // Гуманитарные науки. 2021. № 1, вып. 53. С. 140–144.
  4. Чернышева Т. В. Японское искусство икебана как возможность сохранения и восстановления психоэмоционального состояния педагогов, медицинских работников, работающих с детьми с ОВЗ и направление арт-терапии для родителей // Инклюзивное образование: теория и практика: сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции (Орехово-Зуево, 17 июня 2021 г.) / под ред. И. А. Ахметшина. Орехово-Зуево : Государственный гуманитарно-технологический университет, 2021. С. 342–348.
  5. Лоскутова А. В. Арт-терапия, роспись по шелку как возможность улучшения психоэмоционального состояния // Антология российской психотерапии и психологии: сборник статей по итогам Международного конгресса (Москва, 12–15 октября 2017 г.) / под ред. А. Е. Булычевой. М. : Общероссийская общественная организация «Общероссийская профессиональная психотерапевтическая лига», 2017. С. 183–183.
  6. Treadon C. B., Rosal M., Wylder V. D. T. Opening the doors of art museums for therapeutic processes // The Arts in psychotherapy. 2006. Vol. 33, № 4. P. 288–301. https://doi.org/10.1016/j.aip.2006.03.003
  7. Rosal M. Cognitive-behavioral art therapy. Approaches to art therapy // Routledge. 2016. P. 333–352. https://doi.org/10.4324/9781315459257
  8. Rosal M. L. Cognitive-Behavioral Art Therapy: From behaviorism to the third wave. New York : Routledge, 2018. 252 p.
  9. Durugbo C. M. Eye tracking for work-related visual search: A cognitive task analysis // Ergonomics. 2021. Vol. 64, № 2. P. 225–240. https://doi.org/10.1080/00140139.2020.1822547
  10. Bachurina V. A machine learning investigation of factors that contribute to predicting cognitive performance: Difficulty level, reaction time and eye-movements // Decision Support Systems. 2022. Vol. 155. P. 113713. https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113713
  11. Bacica D., Henryb R. Advancing our understanding and assessment of cognitive effort in the cognitive fi t theory and data visualization context: Eye tracking-based approach // Decision Support Systems. 2022. Vol. 163. Р. 1–15. https://doi.org/10.1016/j.dss.2022.113862
  12. Liu X. Chen T., Xie G., Liu G. Contact-free cognitive load recognition based on eye movement // Agricultural Water Management. 2016. Vol. 172. P. 1–8. https://doi.org/10.1155/2016/1601879
  13. Skaramagkas V., Ktistakis E., Manousos D., Tachos N. S., Kazantzaki E., Tripoliti E. E., Fotiadis D. I., Tsiknakis M. Cognitive workload level estimation based on eye tracking: A machine learning approach // 2021 IEEE 21st International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE). 2021. P. 1–5. https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/BIBE52308.2021.9635166
  14. Zheng T., Glock C. H., Grosse E. H. Opportunities for using eye tracking technology in manufacturing and logistics: Systematic literature review and research agenda // Computers & Industrial Engineering. 2022. Vol. 171. P. 108444. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108444

Осы сайт cookie-файлдарды пайдаланады

Біздің сайтты пайдалануды жалғастыра отырып, сіз сайттың дұрыс жұмыс істеуін қамтамасыз ететін cookie файлдарын өңдеуге келісім бересіз.< / br>< / br>cookie файлдары туралы< / a>