‘읽기(독해 讀解)’는 읽을 독讀 + 풀 해解,라는 두 글자로 되어 있습니다. 즉, 독해는 글을 읽는(reading = 讀) 과정과, 글을 이해하는(understanding = 解)  두가지 과정으로 이루어집니다. 이 두 과정은 긴밀하게 연관되어 있어, 읽기가 취약하면 이해하기 어렵고, 이해를 못하면  읽기 역시 불안정하게 됩니다.


현재 대부분의 독해력 검사 도구는 학생들이 글을 읽고 문제를 풀어 채점한 결과를 기반으로 합니다. 이러한 검사 방법은 관련 지식 등 이해력을 종합적으로 평가할 수 있지만, 글을 읽는 능력만을 독립적으로 파악할 수 없습니다. 그렇기 때문에 이해력을 평가할 수는 있지만 글을 읽는 능력을 상세히 판별하여 문제점을 개선하기 어렵습니다. ‘이해’는 문제풀이로 검증할 수 있지만, ’읽기‘ 과정은 문제풀이로는 파악할 수 없기 때문입니다. ‘읽기'는 눈으로 글을 읽는 무의식적인 행동이며 이 과정은 본인 스스로 깨닫기 힘듭니다. 그렇다면 독자의 이해력이 아닌 글을 읽는 기술은 어떻게 평가할 수 있을까요? 글을 읽는 과정을 시선추적이라는 과학적 도구로 관찰하면 독해력에 따라 ‘읽기'과정에서도 큰 차이가 드러납니다. 아래 그림에서와 같이 많은 아이들이 수준에 맞지 않는 글을 반복적으로 읽다가 글을 읽는 기본적인 기술을 제대로 습득하지 못하고 글을 읽는 나쁜 습관을 갖게 됩니다. 스포츠를 위해 ‘올바른 폼'이 중요하듯, 잘 읽기 위해서는 기본적인 읽기의 기술이 먼저 다져져야 합니다. 이를 위해서는 읽는 행위 자체를 측정할 수 있어야 합니다.


학계에서는 이미 오래전부터 안구운동 추적기술을 이용하여 독자의 읽기 전략, 주의집중, 인지적 처리과정, 유창성 등에 대한 과학적인 연구를 진행했습니다. 이때 눈의 움직임과 눈동자 크기의 변화, 눈깜박임의 빈도변화는 읽기능력을 나타내는 중요한 지표입니다. 눈의 응시(fixations)은 읽기에서 정보의 시각적 정보 처리 과정에서 필수적인 활동으로, 읽기 과정의 자동성이나 유창성, 주의 집중이나 기억, 의미 처리의 여부를 확인할 수 있는 표지가 될 수 있습니다. ( Lefton et al(1979), Rayner(1998), Hyn & Nurminen(2006), Rayner et al(2006), Schoot et al(2008), Bax(2013) ) 눈의 응시는 글을 읽을 때 시각적인 정보 처리 과정에서 필수적인 활동으로 기계적 읽기, 유창성, 주의집중, 기억, 의미처리 등을 확인할 수 있는 표지가 됩니다.


안구운동 추적 기술(Eye Tracking)을 이용해 독자의 글을 읽는 기술에 대해서 다각적으로 평가할 수 있습니다. 학계에서는 이미 오래전부터 이 기술을 도입하여 독서의 숙련도를 연구했습니다. 눈의 움직임, 눈동자의 크기나 눈을 깜박이는 속도의 변화는 독해력을 나타내는 중요한 지표입니다. 독서의 과정에서 눈의 움직임을 분석하여 자동성, 유창성, 주의집중, 기억 및 의미 처리 등 독해력의 차이를 과학적으로 입증할 수 있습니다.  *참고문헌: Lefton et al (1979), Rayner (1998), Hyn & Nurminen(2006), Rayner et al(2006), Schoot et al(2008), Bax(2013).  

대표적인 읽기 평가인 IELTS(International English Language Testing System)에 대한 연구에 따르면, 글을 읽고 있는 눈의 움직임을 분석하면 미숙한 독자와 능숙한 독자를 확실하게 구별할 수 있습니다. 미숙한 독자는 글을 읽는 시간이 더 오래 걸리고 특히 문단 앞머리에 많은 시간을 소비하며, 글 초반에 요점을 파악하고 이를 다른 문맥과 연결하여 필요한 정보를 찾는 시선의 움직임이 명확하지 못하다는 사실이 드러났습니다(Bax, 2013).


리더스아이는 학계에서 연구용으로 사용하던 시선추적장치를 이용하여, 누구나 쉽고 빠르게 읽기능력을 진단할 수 있는 서비스를 제공합니다. 수만 건의 데이터를 이용한 기계학습 모델을 통해 읽기능력을 분석합니다. 

  • 읽기능력 자체만을 분리하여 진단합니다.
  • 쉽고 빠르게 진단할 수 있으며, 개선방안을 제시해 줄 수 있습니다.
  • 주기적으로 진단을 받으면 개선과정을 확인할 수 있습니다.
  • 난독증, ADHD, 안구운동 장애 등 읽기 장애 고위험군 진단이 가능합니다.
  • 영어 등 외국어의 읽기 능력도 측정할 수 있습니다.


글을 읽는 동안, 눈은 매우 빠르게 움직입니다. 약 0.3초 정도의 응시(fixation)가 계속 발생하며, 그 사이는 도약하듯 빠르게 눈이 움직입니다.

안구의 움직임으로부터 응시 횟수, 응시 간격, 응시 시간, 응시 비율, 도약 운동의 속도, 도약 방향, 도약 거리 등 많은 데이터가 추출됩니다. 여기에 눈동자의 크기, 크기의 변화율, 눈깜박임의 빈도, 눈깜박임의 지속시간 등 추가적인 데이터도 함께 분석됩니다. 1초에 수십회 수집된 데이터는 읽기자료의 배치나 형태 정보와 결합되어 다시 2차적인 데이터로 분석됩니다.  이러한 데이터는  복잡하고 방대하여 단순한 모델링으로는 분석이 어렵기 때문에, 다량의 데이터로부터 진단을 수행할 수 있는 적합한 모델의 구성과 기계학습(machine learning)을 활용하게 됩니다.


읽기능력은 ‘글을 빠르고 자연스럽게 읽는 능력’인 <읽기 유창성 Reading Fluency>, 글에서 ‘중요한 정보들을 효율적으로 찾는 능력’인 <탐색 효율성 scan efficiency>, 그리고 글을 읽는 동안 ‘지속적으로 주의를 기울일 수 있는 능력’인 <읽기 집중력 Attention>으로 나누어 볼 수 있습니다. 읽기가 유창한 독자는 눈의 움직임이 빠르고, 응시의 비율이 높으며, 간격이 넓고, 거꾸로 움직이지 않습니다. 그렇기 때문에 눈의 가로방향 움직임만을 보면, 시간에 따라 한쪽으로만 도약하는 ‘계단형태’를 나타냅니다. 이러한 읽기 능력 관련 지표들은 객관적으로 수치화하여 비교할 수 있습니다. 그런데 이 지표들이 정말로 읽기능력을 진단하는데 중요한 의미가 있는지 어떻게 알 수 있을까요?


최근 다양한 분야에서 널리 사용되는 기계학습(Machine Learning 머신러닝) 기법은 수많은 데이터를 활용하여 읽기 능력 수준이나 읽기의 문제점을 판별하기 적합한 기술입니다. 머신러닝은 사람의 주관성을 배제하고 데이터만를 바탕으로 판별하기 때문에 객관적이며, 데이터가 쌓일수록 보다 정확한 진단을 할 수 있습니다. 이미 학계에서는 난독증 연구를 위해 머신러닝을 활용합니다.


리더스아이는 분석되는 시선정보를 머신러닝을 통해 지속적으로 학습하고 있습니다. 이러한 학습은 읽기능력 검사의 정확도를 높이고, 분석을 풍부하게 만듭니다. 


Reader’s Eye는 진단결과에 따라 최적화된 읽기개선 가이드를 제공합니다. Reader’s Eye는 분석된 시선패턴/읽기레벨/적합분야에 따라, 개인별로 최적화된 읽기 가이드와 콘텐츠 추천 또는 트레이닝 프로그램을 배정합니다. 개인의 읽기 특성에 따라 맞춤형 지도를 받고, 추천된 콘텐츠를 읽으면서, 맞춤형 트레이닝을 수행할 수 있습니다. 유창성, 탐색효율성, 집중력의 진단에 따라 보다 효과적인 읽기교재를 추천받거나, 구체적인 안구 움직임의 행태에 기반하여 이를 개선할 수 있는 가이드를 받을 수 있습니다. 또한 특화된 훈련프로그램을 통하여 읽기에 필요한 특정한 능력들을 집중적으로 개선할 수 있도록 도와줍니다. 이는 읽기에 대한 인지과학적 연구결과에 기반한 것으로, 안구운동으로 심리적 치료를 시도하는 EMDR(안구운동 민감소실 및 재처리)과는 전혀 관계가 없습니다.

1. 효과적인 개선을 위한 읽을거리의 추천 진단 결과에 따라, 보다 효과적인 읽을거리를 추천합니다. 읽기 유창성이 부족한 학생은 쉽고 빠르게 읽을 수 있지만 양이 많은 이야기 책을 읽고, 집중력이 부족한 학생은 분량이 작아 빨리 완독할 수 있는 책을 여러권 읽으며 훈련하는 하는 것이 바람직합니다. 탐색 효율성이 낮은 학생은 여러가지 정보와 자료들을 찾아볼 수 있는 지식책 읽기가 훈련에 효과적일 수 있습니다. Reader’s Eye 는 전문 콘텐츠 업체와의 제휴를 통해, 읽기 수준이나 유형에 따라 최적화된 읽기 콘텐츠(책)을 추천하여 읽기 개선에 도움을 드립니다.

독자유형 Reader Type

정밀분석 15%
문제풀이 11%
우수학습 5%
웹기반 독자 9%
일반독자 18%
기계적 읽기 24%
키워드 주목 8%
구조적 독서 12%
탐색주도 6%

홍길동님은 기계적 읽기 유형으로 추정됩니다. 이 유형은 읽기 유창성, 집중력, 사실적 독해가 우수하고,탐색효율성, 추론적 독해, 비판적 독해가 상대적으로 미흡합니다. 이 유형은 전체의 24%에 속하는 가장 많은 유형입니다.

2. 진단된 읽기 특성에 따른 읽기방법의 코칭 읽기행태의 시선분석으로 읽기행태의 구체적인 특성을 파악할 수 있으며, 이를 기반으로 필요한 부분을 집중적으로 개선하도록 지도할 수 있습니다. 다음과 같은 읽기행태의 문제점을 학생과 교사가 자각하고 공유하는 것으로 읽기 개선의 올바른 방향을 찾을 수 있습니다. - 너무 느리거나 빠르게 읽는 경우- 역행비율 regression ratio가 너무  낮은 경우- 글을 대충 읽거나 행을 많이 뛰어넘는 경우- 읽기에 집중하지 못하고 눈이 난삽하게 움직이는 경우- 문제를 제대로 확인하지 않는 경우- 문제풀이를 위한 핵심적인 부분을 잘 찾지 못하는 경우- 이외에도 다양한 읽기행태의 문제점을 진단할 수 있으며, 각 증상에 따른 적절한 읽기 개선 방법을 코칭함으로써 효율적인 개선을 촉진합니다.

3. 인지과학적 집중 훈련 Reader’s Eye 가 웹으로 제공하는 몇가지 훈련은, 읽기의 문제점들을 해결하기 위하여 고안되었습니다.간단한 과제로 구성된 훈련을 꾸준히 실행함으로써 문제들을 개선할 수 있으며, 학생이 수행한 훈련내용이 기록하기 때문에 교사나 부모가 이를 관리할 수 있습니다.


많은 아이들이 난독증이나 자폐증같은 질환을 조기에 발견하지 못한 채, 오랫동안 ‘학습부진’이나 ‘집중력 부족’을 지적당하며 고통받습니다. 이러한 질환을 조기에 발견할 수 있다면 적절한 조치와 교육을 통하여 능력과 삶의 질을 개선할 수 있습니다. 이러한 난독증, 자폐증은 유아 및 어린이들의 보고의 어려움 등으로 인하여 종종 내성적인 성격이나 학습능력 부진 등으로 오인되어 적절한 치료를 받지 못하고 성장하는 경우가 많으며, 전 국민을 대상으로 한 조기 검진이 필요하나 적절한 방안이 부족한 실태입니다. 글을 읽는 시선 데이터를 분석하여 읽기능력 뿐 아니라, 이러한 위험군의 아동을 조기에 발견할 수 있습니다. 난독증 Dyslexia