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虚拟人类训练器的反馈策略评估

人机交互 2020-11-25 v1 图形学

摘要

在本文中,我们探讨自主虚拟训练器的反馈策略。首先,进行了一项试点研究以识别并明确用于在给定任务中辅助参与者的反馈策略。该任务涉及根据立方体上显示的国家面积对虚拟立方体进行分类。明确了两种反馈策略。第一种通过在工作任务的每个阶段完全纠正用户响应来提供正确性反馈,第二种仅通知响应是否及如何被纠正来提供建议性反馈。两种策略均在虚拟训练系统中实现并进行了实证评估。参与者更偏好正确性反馈策略,其在时间上更有效,并且在提升任务执行技能方面更有效。整体系统也被评价为与假设在真实交互下执行相同任务相当。

关键词

引用

@article{arxiv.2011.11704,
  title  = {Evaluating Feedback Strategies for Virtual Human Trainers},
  author = {Xiumin Shang and Ahmed Sabbir Arif and Marcelo Kallmann},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11704},
  year   = {2020}
}

备注

A video demonstrating our work is available at: https://drive.google.com/file/d/103iz2sUeLRX4KY457wucLZnhXhfiQZNv/view?usp=sharing