使用头戴显示器测量参观者在遗产非正式学习环境中的行为参与度
IEEE transactions on visualization and computer graphics
|October 15, 2025
概括
本研究引入了一种新的框架,使用头戴显示器 (HMD) 来衡量参观者在博物馆中的参与度. 它结合了空间和时间数据,可以实时了解访客行为和展览设计.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 博物馆研究 博物馆研究
- 教育技术的教育技术
背景情况:
- 测量游客在博物馆等非正式学习环境中的参与度是具有挑战性的.
- 现有的研究往往忽视了复杂环境中的多维参与分析.
- 系统分析访问者参与空间和教育优化是不发达的.
研究的目的:
- 引入一个基于头戴式显示器 (HMD) 的综合框架来衡量访客参与度.
- 将中等尺度的空间分析与微观层次的时间参与模型结合起来.
- 建立智能遗产环境的方法基础.
主要方法:
- 开发了一个基于HMD的框架,将行为参与热图 (meso-scale) 与眼睛跟踪和头戴式姿势数据 (微观水平) 集成.
- 利用边缘优化的长短期记忆 (LSTM) 模型进行实时参与度测量.
- 进行了两阶段的用户研究 (N=20用于特征分析,N=15用于建模) 具有生理基础的特征.
主要成果:
- 实现实时参与度测量,平均平方误差 (MSE) 为0.145.
- 合成平面轨迹热图和全景固定分布以进行全面分析.
- 证明HMD是有效的精确测量工具,用于访问者参与.
结论:
- 基于HMD的框架提供了一种新的方法来理解访问者在非正式学习环境中的参与.
- 集成的中微分析能够实现实时的适应性支持和后期的展览设计见解.
- 这种方法为智能遗产环境奠定了基础,可以动态地响应访客参与.
