Evaluating Gaze Interactions within AR for Nonspeaking Autistic Users
Notice bibliographique
Résumé
Nonspeaking autistic individuals often face significant inclusion barriers in various aspects of life, mainly due to a lack of effective communication means. Specialized computer software, particularly delivered via Augmented Reality (AR), offers a promising and accessible way to improve their ability to engage with the world. While research has explored near-hand interactions within AR for this population, gaze-based interactions remain unexamined. Given the fine motor skill requirements and potential for fatigue associated with near-hand interactions, there is a pressing need to investigate the potential of gaze interactions as a more accessible option. This paper presents a study investigating the feasibility of eye gaze interactions within an AR environment for nonspeaking autistic individuals. We utilized the HoloLens 2 to create an eye gaze-based interactive system, enabling users to select targets either by fixating their gaze for a fixed period or by gazing at a target and triggering selection with a physical button (referred to as a ‘clicker’). We developed a system called HoloGaze that allows a caregiver to join an AR session to train an autistic individual in gaze-based interactions as appropriate. Using HoloGaze, we conducted a study involving 14 nonspeaking autistic participants. The study had several phases, including tolerance testing, calibration, gaze training, and interacting with a complex interface: a virtual letterboard. All but one participant were able to wear the device and complete the system’s default eye calibration; 10 participants completed all training phases that required them to select targets using gaze only or gaze-click. Interestingly, the 7 users who chose to continue to the testing phase with gaze-click were much more successful than those who chose to continue with gaze alone. We also report on challenges and improvements needed for future gaze-based interactive AR systems for this population. Our findings pave the way for new opportunities for specialized AR solutions tailored to the needs of this under-served and under-researched population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».