論文の概要: Emotion Based Prediction in the Context of Optimized Trajectory Planning for Immersive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11576v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 09:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 18:14:47.035001
• Title: Emotion Based Prediction in the Context of Optimized Trajectory Planning for Immersive Learning
• Title（参考訳）: 没入学習のための最適軌道計画の文脈における感情に基づく予測
• Authors: Akey Sungheetha, Rajesh Sharma R, Chinnaiyan R
• Abstract要約: 没入型学習の仮想要素として,Google Expeditionとタッチスクリーンによる感情の利用について検討した。 教育的応用、余裕、認知的負荷が関係する対応する手段である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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.
• Abstract（参考訳）: 没入型学習の仮想要素として,google expeditionとタッチスクリーンに基づく感情について検討した。 本研究の目的は,これらの技術を組み合わせて仮想学習環境と学習者の感情的エンゲージメントを高めることにある。 教育的応用、余裕、認知的負荷が関係する対応する手段である。 学生は、技術を活用するこの研究を通じて、評価後の予測システムスコアがかなり高い理由を知ることができる。 これは、没入型学習シナリオに感情要素を組み込むことが効果的であることを示している。 本研究は、仮想現実と拡張現実体験を改善するために、教育技術における没入型学習技術の機能を活用し、新しい戦略の開発に役立つかもしれない。 さらに、物体追跡を大幅に改善する磁気、光学、ハイブリッドトラッカーを利用することで、没入学習環境の有効性を高めることができる。

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