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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».