A Systematic Review of Virtual Reality Features for Skill Training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The evolving complexity of Virtual Reality (VR) technologies necessitates an in-depth investigation of the VR features and their specific utility. Although VR is utilized across various skill-training applications, its successful deployment depends on both technical maturity and context-specific suitability. A comprehensive understanding of advanced VR features, both technical and experiential, their prospective impact on designated learning outcomes, and the application of appropriate assessment methodologies is essential for the effective utilization of VR technologies. This systematic literature review explored the inherent associations between various VR features employed in professional training environments and their impact on learning outcomes. Furthermore, this review scrutinizes the assessment techniques employed to gauge the effects of VR applications in various learning scenarios. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) method was used to systematically select 50 empirical VR studies sourced from three (03) academic databases. The analysis of these articles revealed complex, context-dependent relationships between VR features and their impact on professional training, with a pronounced emphasis on skill-based learning outcomes over cognitive and affective ones. This review also highlights the predominantly subjective nature of the assessment methods used to measure the effects of VR training. Additionally, the findings call for further empirical exploration in novel skill training contexts encompassing cognitive and affective learning outcomes, as well as other potential external factors that may influence learning outcomes in VR.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».