增强数学:通过增强静态数学教科书创作基于AR的可探索解释
人机交互
2023-08-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们介绍Augmented Math,一种基于机器学习、无需编程即可通过增强静态数学教科书来创作AR可探索解释的方法。为增强静态文档,我们的系统首先使用光学字符识别(OCR)与计算机视觉从给定文档中提取数学公式与图形。通过绑定并操控这些提取内容,用户可通过移动AR界面看到叠加于文档上的交互式动画。这使教师或学生等非技术用户能够将现有数学教科书与讲义转化为按需且个性化的可探索解释。为设计系统,我们首先分析了现有可探索数学解释以识别常见设计策略。基于发现,我们开发了一组可基于提取内容自动生成的增强技术:1)动态数值,2)交互式图形,3)关系高亮,4)具体示例,5)分步提示。为评估系统,我们进行了两项用户研究:初步用户测试与专家访谈。研究结果证实我们的系统可带来更具参与感的数学概念学习体验。
引用
@article{arxiv.2307.16112,
title = {Augmented Math: Authoring AR-Based Explorable Explanations by Augmenting Static Math Textbooks},
author = {Neil Chulpongsatorn and Mille Skovhus Lunding and Nishan Soni and Ryo Suzuki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16112},
year = {2023}
}
备注
UIST 2023