Forbedring av fordypning i Virtual Reality-basert avansert livsstøtteopplæring

Virtual Reality-baserte opplæringsmoduler har blitt en av treningsmodalitetene for simuleringsbasert helseopplæring og har en viktig rolle for opplæring av helsepersonell VR-baserte treningsmoduler har brukt håndholdte kontrollere for navigasjon og interaksjon med det virtuelle miljøet så langt. Parallelt med fremskrittene innen kunstig intelligens (AI) og naturlig språkbehandling (NLP)-potensialet for talekommandogrensesnitt, tilbyr du en alternativ kontrollmetode i Virtual Reality-applikasjoner ved å tilby brukere mer intuitive og tilgjengelige måter for interaksjon. Stemmekommandoer, drevet ved hjelp av NLP-algoritmer, gjør det mulig for brukere å navigere og manipulere virtuelle miljøer ved hjelp av naturlig språk og har potensial til å redusere læringskurven knyttet til innganger fra Virtual Reality-kontroller. Stemmegrensesnitt har også potensial til å tilby tilgjengelighetsfordeler for brukere med fysiske funksjonshemninger, for hvem konvensjonelle kontrollere kan være vanskelige å bruke].

Til tross for de potensielle fordelene, har bruk av talekommandosystemer i Virtual Reality-spill også sine begrensninger som talegjenkjenningsnøyaktighet, latens, systemets evne til å forstå kontekstspesifikke kommandoer, problemer forårsaket av miljøstøy, brukerens aksent eller talemønstre.

Det har vært begrenset forskning som sammenligner brukerytelsen og brukertilfredsheten til kunstig intelligens-støttede stemmekommando-grensesnitt med tradisjonelle Virtual Reality-kontrollere. Denne studien tar sikte på å sammenligne de to kontrollmetodene ved å bruke ulike beregninger som oppgavegjennomføringstid, deltakernes eksamenspoeng og nivå av fordypning. Hypotesen for denne studien er at stemmekommandoer som støttes av kunstig intelligens kan tilby en overlegen brukeropplevelse i Virtual Reality-spilling ved å tilby en naturlig form for samhandling.