Comparing Student-Based Context Priming in Immersive and Desktop Virtual Reality Environments to Increase Academic Performance
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that 3D virtual environments can be designed to prime engagement, creativity, and improve performance on many cognitive tasks. In this paper, we report on a study that compares the efficacy of context (environmental setting) on the priming of these desired effects within Desktop Virtual Reality (DVR) environments compared to Immersive VR (IVR), viewed from within a VR Head Mounted Device (HMD). We presented a 27-minute seminar “The Creative Process of Making an Animated Movie” to 68 participants within 4 different learning spaces: two with IVR (Prime and No Prime) and two with DVR (Prime and No Prime). The priming scenarios for both IVR and DVR environments included subject matter and popular culture visual artifacts related to animated movies and characters placed within a theatre classroom. This was intended to create a situated learning effect. The No Prime condition was presented in a standard classroom theatre without visual artifacts or any subject matter augmentation. A 20-question multiple-choice content test and UX survey were administered following the seminar while an affective questionnaire measuring anxiety and positive affect were provided before and after the seminar. Increased academic performance was observed with a significant difference in both DVR and IVR priming scenarios compared to the no priming conditions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».