Gesturing in the Wild: Understanding the Effects and Implications of Gesture-Based Interaction for Dynamic Presentations
Notice bibliographique
Résumé
Driven by the increasing availability of low-cost sensing hardware, gesture-based input is quickly becoming a viable form of interaction for a variety of applications. Electronic presentations (e.g., PowerPoint, Keynote) have long been seen as a natural fit for this form of interaction. However, despite 20 years of prototyping such systems, little is known about how gesture-based input affects presentation dynamics, or how it can be best applied in this context. Instead, past work has focused almost exclusively on recognition algorithms. This paper explicitly addresses these gaps in the literature. Through observations of real-world practices, we first describe the types of gestures presenters naturally make and the purposes these gestures serve when presenting content. We then introduce Maestro, a gesture-based presentation system explicitly designed to support and enhance these existing practices. Finally, we describe the results of a real-world field study in which Maestro was evaluated in a classroom setting for several weeks. Our results indicate that gestures which enable direct interaction with slide content are the most natural fit for this input modality. In contrast, we found that using gestures to navigate slides (the most common implementation in all prior systems) has significant drawbacks. Our results also show how gesture-based input can noticeably alter presentation dynamics, often in ways that are not desirable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».