Using video simulations and virtual reality to improve decision-making skills
Notice bibliographique
Résumé
A large body of literature supports the effectiveness of video simulation to improve on-court/on-field performance in interceptive tasks (e.g., hitting a baseball). Its effectiveness for invasion tasks requiring the localization of teammates and opponents to select the optimal action has been demonstrated in the laboratory, however transfer of performance gains to the field has yet to be demonstrated. One possibility that could account for the lack of transfer is the relatively modest level of immersion afforded by video simulations using a TV/computer screen, a factor that has been suggested as critical for video training sessions. In this regard, it is noteworthy that modern technology can now afford viewers with an enhanced sense of immersion in the action while using virtual reality. With this in mind, whether presenting video simulations in virtual reality provides an added-value is unknown. Therefore, the present thesis investigates the effect of using video simulations and virtual reality to improve decision-making skills. To do so, 27 varsity-level basketball players underwent four training sessions during which they observed custom-made video clips of basketball plays presented either on a computer screen (CS group), using a virtual reality headset (VR group), or watched footage from NCAA playoff games on a computer screen (CTRL group). Decision-making skills were tested on-court before and after the four training sessions using two types of play: "trained" plays (plays presented during the CS and VR training sessions) and "untrained" plays (plays presented only during the on-court tests). Our results revealed that participant of the VR and CS groups significantly outperformed participants of the CTRL group when facing the “trained” plays during the on-court posttest (mean decision-making accuracy of 79.0%, 73.2% and 57.5%, respectively). However, when facing “untrained” plays, only participants of the VR group demonstrated better decision-making compared to participants of the CTRL group (mean decision-making accuracy of 78.9%, 60.9% and 60.2%, VR, CS, and CTRL groups, respectively). Our results demonstrate that video simulation using a computer screen leads to play specific transfer of performance gains, whereas using a virtual reality headset leads to play specific transfer of performance gains as well as a generalization of learning to novel plays. These results suggest that CS training results in improving pattern recognition of specific plays while VR training results in improving information sampling processes which are generalizable to novel plays.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».