通过专家访谈、设计反馈与低保真原型改进StreamBED
人机交互
2017-02-09 v1
摘要
StreamBED是一项面向公民科学家的具身虚拟现实（VR）培训，用于进行定性溪流评估。早期研究结果获得了关于使用不同溪流空间的虚拟表示来培训定性评估的积极反馈，但也提出了特定领域的挑战；新手生物学家难以解释定性协议，并且需要实质性指导来寻找和解释环境线索。为了解决重新设计中的这些问题，本工作使用研究通过设计（RTD）方法，考虑来自溪流生物专家、一手溪流监测经验、与教育和游戏设计师的讨论以及来自低保真原型的反馈。定性发现表明，培训应促进个人叙事、最大化真实感，并应使用社会动态来搭建学习脚手架。
引用
@article{arxiv.1702.02178,
title = {Refining StreamBED Through Expert Interviews, Design Feedback, and a Low Fidelity Prototype},
author = {Alina Striner and Jennifer Preece},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.02178},
year = {2017}
}