[論文レビュー] Emotion Based Prediction in the Context of Optimized Trajectory Planning for Immersive Learning

Akey Sungheetha, Rajesh Sharma R+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2023

Educational Games and Gamification被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、Google Expeditionとタッチスクリーンベースの感情を組み合わせて没入型学習を強化することを調査し、教育的影響、認知的負荷、および物体追跡の改善を評価します。 ポスト評価の予測スコアが高いことを示し、トラッカー技術について論じています。

ABSTRACT

In the virtual elements of immersive learning, the use of Google Expedition and touch-screen-based emotion are examined. The objective is to investigate possible ways to combine these technologies to enhance virtual learning environments and learners emotional engagement. Pedagogical application, affordances, and cognitive load are the corresponding measures that are involved. Students will gain insight into the reason behind their significantly higher post-assessment Prediction Systems scores compared to preassessment scores through this work that leverages technology. This suggests that it is effective to include emotional elements in immersive learning scenarios. The results of this study may help develop new strategies by leveraging the features of immersive learning technology in educational technologies to improve virtual reality and augmented reality experiences. Furthermore, the effectiveness of immersive learning environments can be raised by utilizing magnetic, optical, or hybrid trackers that considerably improve object tracking.

研究の動機と目的

• 感情認識要素を没入型学習環境に統合する方法を調査する。
• 感情と没入型技術を組み合わせることの教育的応用と可能性を評価する。
• 感情情報を用いた没入型学習シナリオにおける認知的負荷の影響を評価する。
• 感情的要素が学習者のポスト評価結果を改善するかを分析する。

提案手法

• 没入型学習環境でGoogle Expeditionとタッチスクリーンベースの感情測定を併用する。
• 教育的適用、アフォーダンス、および認知的負荷を主要指標として評価する。
• 没入型学習設定内での軌道最適化と感情ベースの予測を提案する。
• 環境内の物体追跡を強化するために磁気、光学、またはハイブリッド型のトラッカーを探る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 没入型学習環境に感情要素を組み込むことは学習成果を向上させるか？
• RQ2 感情ベースの没入型学習の教育的アフォーダンスと認知的負荷への影響は何か？
• RQ3 磁気/光学/ハイブリッド型のトラッキング技術は、感情ベースの予測を用いた没入型学習の効果にどのように影響するか？

主な発見

• 学習者は事前評価と比較してポスト評価の予測スコアが有意に高かった。
• 没入型学習シナリオに感情要素を取り入れることは有効であると示唆されている。
• 磁気、光学、またはハイブリッドのトラッカー技術は、没入型環境での物体追跡を著しく改善できる。
• 本研究は、VR/ARの教育体験を強化するために没入型学習機能を活用する潜在的な戦略を強調している。