Evaluar la legibilidad del texto es importante para ayudar a los aprendices de idiomas y lectores a seleccionar textos que se ajusten a sus niveles de competencia. La investigación en psicología cognitiva, que utiliza datos conductuales como el seguimiento ocular y las señales de electroencefalograma, ha demostrado su efectividad en detectar actividades cognitivas que se correlacionan con la dificultad del texto durante la lectura. Sin embargo, el árabe, con sus características lingüísticas distintivas, presenta desafíos únicos en la evaluación de la legibilidad utilizando datos cognitivos. Aunque los datos conductuales se han empleado en evaluaciones de legibilidad, su potencial completo, especialmente en contextos árabes, sigue siendo poco explorado. Este documento presenta el desarrollo del primer corpus árabe de seguimiento ocular, que comprende datos de movimiento ocular recopilados de participantes de habla árabe, con un total de 57,617 palabras. Posteriormente, este corpus puede ser utilizado para evaluar un amplio espectro de características basadas en texto y mirada, empleando métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para mejorar las evaluaciones de legibilidad en árabe mediante la integración de datos cognitivos en el proceso de evaluación de la legibilidad.