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FACT: Fidelity-altered context technique.

机译：事实：更改保真度的上下文技术。

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摘要

Research shows that virtual reality (VR) is beneficial for training purposes and fidelity is positively correlated with increased performance across a number of tasks, however, much of this research focuses on system fidelity. Some studies, which also incorporate visual complexity, show complexity reduction leads to better task performance. Psychology research suggests altering fidelity could play a role in more efficient representations to facilitate encoding, yet this has not been empirically proven for virtual training.;The goal of this thesis is to provide a greater understanding of visual elements and how their presentation influences task performance. We outline a comprehensive deconstruction of visual complexity for training through the use of fidelity-altered context techniques called FACTs, which rely on fidelity contrasts to focus the user's attention and to improve training transfer. We include a study to discover the effectiveness of these techniques through an error identification task using the LEGO brick system. Although we found no significant main effects, subjective results show a preference for FACTs over traditional VR techniques. Variances in the data imply that the current protocol allows for too many degrees of freedom leading us to reject conclusions drawn from our current approach. Therefore, we consider ways to further refine the study protocol and FACTs in order to find conclusive results for future research.
机译：研究表明，虚拟现实（VR）对于培训目的是有益的，保真度与许多任务的性能提高呈正相关，但是，这项研究大部分集中在系统保真度上。一些还包含视觉复杂性的研究表明，降低复杂性可以提高任务性能。心理学研究表明，改变保真度可能会在更有效的表示形式中起到促进编码的作用，但这尚未得到虚拟训练的经验证明。;本论文的目的是提供对视觉元素及其呈现方式如何影响任务表现的更多理解。我们概述了通过使用称为FACT的保真度更改的上下文技术对训练的视觉复杂性的全面解构，该技术依赖于保真度对比来吸引用户的注意力并改善训练传递。我们进行了一项研究，目的是通过使用乐高积木系统的错误识别任务来发现这些技术的有效性。尽管我们没有发现明显的主要影响，但主观结果显示，FACT比传统VR技术更受青睐。数据中的差异意味着当前协议允许太多的自由度，导致我们拒绝从当前方法得出的结论。因此，我们考虑了进一步完善研究方案和FACTs的方法，以便为今后的研究找到结论性的结果。

著录项

  • 作者

    Howell, Michael Joseph.;

  • 作者单位

    The University of Texas at Dallas.;

  • 授予单位 The University of Texas at Dallas.;
  • 学科 Computer science.
  • 学位 M.S.C.S.
  • 年度 2016
  • 页码 91 p.
  • 总页数 91
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 康复医学;
  • 关键词

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