本研究では事前に間違い探し画像に対して、アイトラッキングデータを基にした凝視マップを用いることで見つけやすい間違いと見つけにくい間違いの特徴を推測した。
この凝視マップを学習させ、間違い生成する箇所を決定し、間違い探しを自動的に生成する。実際に計測したデータで作成した凝視マップを利用することで、難易度の調節を行う。間違いの種類は「削除」、「追加」、「色変化」、「回転」、「移動」、「拡大・縮小」の6つからランダムで決定するため、1つの画像で何度も間違い探しを解くことができる。間違いの難易度として「簡単」、「普通」、「難しい」の3つを用意した。