Summary
この作業では、MREと呼ばれる複合現実システムが開発され、学生がオンラインクラスを補完する実験室での実践を開発できるようにしました。実験は30人の学生で行われました。10人の生徒がMREを使用しておらず、10人がMREを使用し、さらに10人が教師のフィードバックを受けてMREを使用していました。
Abstract
COVID-19のパンデミックは多くの業界を変え、一部のセクターに力を与え、他の多くのセクターを消滅させました。教育部門も大きな変化を免れることはできません。一部の国や都市では、少なくとも1年間、授業は100%オンラインで行われました。ただし、一部の大学のキャリアでは、特に工学分野での学習を補完するために実験室での実践が必要であり、オンラインで理論的なレッスンのみを行うと、知識に影響を与える可能性があります。このため、この作業では、教育用複合現実 (MRE) と呼ばれる複合現実システムを開発し、学生がオンライン クラスを補完する実験室の実践を開発できるようにしました。実験は30人の学生で行われました。10人の生徒がMREを使用しておらず、10人がMREを使用し、さらに10人が教師のフィードバックを受けてMREを使用していました。これにより、教育部門における複合現実の利点を確認できます。結果は、MREの使用が工学科目の知識の向上に役立つことを示しています。学生は、それを使用しなかった学生よりも10%から20%良い成績で資格を取得しました。とりわけ、この結果は、バーチャルリアリティシステムを使用する際のフィードバックの重要性を示しています。
Introduction
テクノロジーは教育分野に常に存在しています。授業に使われる機器に大きな変化が起きています。ただし、対面式のクラスは、学生と教師にとって依然として好ましいオプションです。パンデミックが起こったとき、それはすべての分野を変えましたが、教育も例外ではありませんでした。パンデミック前の2018年には、学位を取得した学生の35%のみが少なくとも1つのクラスをオンラインで受講したと報告していました。つまり、学生の65%が対面1で学習を完了しました。2020年4月現在、政府の命令(メキシコ)により、すべての公立および私立学校は対面授業を禁止されました。このため、100%の学生が遠隔授業を受講する必要がありました。大学は、ビデオ通話、授業の準備、宿題の管理などのツールを使って、いち早く行動を起こしました。大学生(18歳から25歳)の人々は、生まれたときからテクノロジーに触れてきた人々であるため、これは理にかなっています。
一部のクラスは、仮想的に完全に適応できます。しかし、実験室での実習はリモートで行うには複雑であり、学生は必要な資料を持っていないため、多くの場合、費用がかかります。オンライン授業が知識の質に与える影響は不明であり、いくつかの研究によると、オンライン授業は一般的に対面授業よりも学生の成績が悪いことがわかっています2。しかし、1つ確かなことは、学生が業界で経験することに近づく実験室での実践を行わないことは、彼らの専門的なパフォーマンスに悪影響を与えるということです。したがって、現在の工学教育では、実物大の経験の重要性が必要になります3,4,5。これらの理由から、これらの問題を軽減するために新しいテクノロジーが使用されています。その中には、仮想現実(VR)、拡張現実(AR)、複合現実(MR)があります。VRは完全に没入型のデジタル環境を作成できる技術であるのに対し、ARは現実世界の環境に仮想オブジェクトをオーバーレイする技術であることに言及することが重要です。一方、MRは仮想オブジェクトを使用するだけでなく、これらのオブジェクトを現実世界に固定することで、それらと対話することを可能にします。したがって、MRはVRとAR6の組み合わせです。一方、一部の組織では、実際の機器が存在するが、リモートで制御できるリモートラボの開発にも取り組みています7。
MRという用語は1994年にさかのぼります。しかし、過去5年間で、メタバース6などの開発環境に力を注いできた大企業のおかげで、特別な重要性を帯びてきました。MRはさまざまな分野に適用できます。最も一般的なのは、トレーニングと教育の2つです。トレーニングはMRの大きな推進力の1つです。新入社員の教育や危険な環境下で生産ラインを止めることは、企業にとって非常に費用がかかり、現場での研修は容易ではありません。教育もそれほど遅れてはいません。対面授業はほとんど変わっていませんが、授業にMRを取り入れる努力は大いにあります8,9。教育のために、完全なトレーニングを受けるために実験室の実践を行う必要がある専門的なキャリアがあります。医療分野では既存の研究や研究が多く行われており、VR、AR、MRが重要な役割を果たしています。複数の論文は、MRが外科および医学科目における従来の教授法をどのように凌駕しているかを示しており、その実践は学生を育成するための明らかな利点です10、11、12、13、14。
しかし、工学的な問題に関する研究はそれほど多くありません。通常、エンジニアリングのキャリアでは、学生は理論のクラスを実践によって補完します。このように、MRとVRに関する研究は、工学教育学における利点を示しています12。ただし、これらの研究のいくつかは、環境の複雑さと使用されるツールの分析に焦点を当てています8,15。Tangらは、さまざまな分野の異なる知識を持つ学生がMRを使用して、幾何学的分析と創造性の理解を深める研究を考案しました16。その後のテストでは、MRを使用してクラスを受講した人はより早く終了し、MRが学習にプラスの影響を与えることが明らかになりました16。さらに、Halabi氏は、工学教育におけるVRツールの使用を示しました。MRではありませんが、教育に使える道具を紹介しています。工学の授業にVRを導入することが可能であることを示すための実際のケーススタディになります17。
一方、リモートラボ(RL)は、ソフトウェアとハードウェアで構成される技術ツールであり、学生は従来の研究室にいるかのようにリモートで練習を行うことができます。RLは通常、インターネットを介してアクセスされ、通常、学生が18回必要な回数だけ学習したことを自律的に実践する必要がある場合に使用されます。しかし、COVID-19の到来により、その使用は従来の実験室に取って代わり、オンラインクラス18中に練習を実施できるようにすることでした。前述したように、RLには物理的な空間(従来の実験室)と、リモートで制御できる要素が必要です。VRの登場により、実験室は仮想的にモデル化され、物理的なメカニズムを通じて、実験室の要素を制御することができます19。しかし、RLを持つことは非常に費用がかかり、特に発展途上国の多くの学校を妨げています。いくつかの研究では、費用は50,000ドルから100,000ドルの間で変動する可能性があると述べています20,21。
さらに、パンデミックが始まって以来、迅速に変更を行う必要がありました。RLの場合、従来の実験室を置き換えるために、各学生の自宅にキットを送る試みが行われました。しかし、研究によると、各キットの価格は約700ドル18,22であることが示されていたため、コストの問題がありました。それにもかかわらず、これらの研究では高価で入手が困難な成分が用いられていた。パンデミックは世界中の教育に影響を与え、ラボの自動化やキットの購入に数千ドルを費やすことができる人は多くありません。ほとんどの研究は、対面式のクラスを考慮し、MRでそれらを補完します。しかし、近年はCOVID-19の影響で授業がオンライン化されており、MRや手ごろな価格のデバイスを使ったバーチャル授業の改善が見られる作品は一部にとどまっている23,24。
これまでの研究は医学が中心で、工学に関する情報はほとんどありません。しかし、間違いなく、最大の貢献と違いは、私たちの実験が6か月間実施され、仮想モデルを使用しなかった同じ特性を持つ被験者と比較されたことであると考えています。彼らは数ヶ月にわたってそれらを適用しませんでした。そこで、本稿では、大学の科目でMRを使った学習の違いを示す。
このため、本研究は、電子工学を中心とする大学における実験実習の実施に役立つMRシステムの開発と成果を示すものである。デバイスのコストを低く抑え、一般の人々がアクセスできるようにすることに特に重点が置かれていることに言及することが重要です。3つのグループで異なる教授法を使用し、授業のテーマについて試験を行います。このように、MRを用いた遠隔教育のトピックス理解の成果を得ることができる。
本稿で紹介するプロジェクトは、教育向け複合現実(MRE)と呼ばれ、学生がスマートフォンでVRメガネを使用する(つまり、特別なVRメガネは使用しない)プラットフォームとして提案されています。仮想オブジェクトと現実オブジェクト、複合現実システムの使用により、学生が自分の手だけで仮想環境と実際のオブジェクトを操作できるワークスペースが作成されます。このワークスペースは、すべての仮想オブジェクトが表示され、操作される画像を含むベースで構成されています。作成された環境は、エンジニアリングのキャリアのための電子部品と物理学を示すための実験室での実践の実施に焦点を当てています。学生にフィードバックを提供する必要性を強調することが重要です。このため、MREには、管理者(通常は教師)がアクティビティを評価するために何が行われているかを確認できるフィードバックシステムが組み込まれています。このようにして、学生が行った作業にフィードバックを与えることができます。最後に、オンライン授業でMRを利用するメリットがあるかを確認するのが本作業です。
これを達成するために、実験は3つのグループの学生で行われました。各グループ10名(総勢30名)で構成。第1班はMREを使わず、運動量保存原理と電子部品に関する理論(オンライン授業)のみを受講しました。2番目のグループはフィードバックなしでMREを使用し、3番目のグループは教師からのフィードバックでMREを使用しました。すべての生徒が同じ学校レベルを持っていることに言及することが重要です。彼らは同じ学期、同じキャリアの大学生で、メカトロニクス工学を学んでいます。この実験は、学位の2学期に「物理学と電子工学入門」と呼ばれる単一のコースに適用されました。つまり、大学在学1年未満の学生です。したがって、クラスで取り上げるトピックは、工学的観点から基本的なものと見なすことができます。実験は、実験が承認されたクラスに登録した学生の数であったため、30人の学生に対して実施されました。選抜された授業(物理・電子工学概論)は、理論と実験実習がありましたが、パンデミックの影響で、理論の授業のみが行われていました。生徒たちは3つのグループに分かれ、実践が一般的な学習に与える影響と、MRクラスが対面式の実践に代わるものになるかどうかを確認しました。
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Protocol
プロトコルは、パンアメリカン大学倫理委員会のガイドラインに従います。実験は、18歳から20歳までの合計30人の学生を対象に行われました。学生は8人、男性は22人で、全員がメキシコのグアダラハラ(メキシコ第2の都市)にあるパンアメリカン大学に通っていました。すべての参加者はインフォームドコンセントプロセスを完了し、データ収集中に写真を撮影および公開することについて書面による許可を提供しました。唯一の要件は、学生がスマートフォンを持っている必要があることでしたが、これは問題ありませんでした。したがって、実験の除外基準はありませんでした。
1. VRシステムのセットアップとキャリブレーション
注: この手順には ~10 分かかります。
- オペレーティングシステムのバージョンが10以降のAndroidスマートフォン、VRボックスメガネ、キャリブレーション画像が入った木製のベース(図1)など、すべてのコンポーネントがシステムに含まれていることを確認します( 資料表を参照)。
- 携帯電話でMREアプリケーションを開き、Unity、AR Foundation、Google Cardboard、ManoMotionサービス25、26、27、28をロードします。MREアプリケーションは私たち自身によって開発されました。Android用に開発されたもので、公開されていません。
- 携帯電話をVRメガネに挿入し、メガネをかけます。
- MREプロトタイプのベースの中心( 図1の青い四角)を視覚的に見つけます。
- シミュレーションが表示されたら、伸ばした手を上げてビューの中央に配置します。
注: この瞬間から、ユーザーは手のジェスチャーを行ってシミュレートされた環境を操作できます。
2. ユーザーの準備
注: この手順には ~5 分かかります。
- VR メガネを使用しない場合は、MRE アプリケーションを開きます ( 図 2 参照)。
- アプリケーションがユーザーモードで起動し、ログインするだけで済むようにします。
- ユーザーが実行するシナリオを選択します。電子部品と物理の2つのシナリオがあります。
- 再生を押します。ユーザーはVRメガネを装着するのに30秒かかります。
3. シナリオの実行
注: この手順には ~15 分かかります。
- シナリオ1:電子部品
- コンポーネントを配置する領域を、赤、緑、青の色で配置します。これにより、このシーンの 6 つの相互作用ゾーン (図 3 に示すように、仮想電子部品を取り込むための 3 つのゾーンと、コンポーネントをドロップするための 3 つのゾーン) が区切られます。
- コンポーネントを取り、適切な場所に配置します。適切な場所は、コンポーネントと理論的に見られるものによって異なります。例えば、理論的にはヒートシンクの配置方法が説明され、MREではその配置が実践されています。
- すべてのコンポーネントが所定の位置に配置されるまで続けます。
- シナリオ 2: 物理演算
- シナリオに関与する 2 台の車を見つけます (図 4)。
- 各車の速度を選択します。
- 衝突後のグラフを可視化します。
4. 管理ビュー
- メイン画面で、 MREモード ( 図2を参照)を押し、管理者オプションを選択します。
- ログインして、アカウントに管理者としてアクセスする権限があるかどうかを確認します。
注:各シナリオで取得した学生と成績のリストを表示できるようになります。
5. 学生の成績
- 管理者としてログインし、 目的の学生の名前 をクリックすると、シナリオの成績の情報を含む表が表示されます。
- 学生の名前をクリックし、[ 成績をCSVとしてダウンロード]を選択します。これにより、すべての結果がコンマ区切りファイルに表示されます。
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Representative Results
ここでは、実験から得られた結果を示します。まず、実験がどのように行われたかの詳細を説明し、次に実験の学生に実施されたテストを示し、さらにテストの結果を提示します。最後に、各グループの1人の学生を使用した分析について説明します。
パンデミックが工学教育にもたらした最大の問題の1つは、学生が習得する知識に直接影響を与える対面式の実験室実習を実施できないことでした。本稿で展開したプロジェクトがインパクトがあるかどうかを分析するために、3つのグループの学生を対象に実験を行いました。各グループは10人の学生で構成されていました。最初のグループはMREを使用せず、代わりに運動量保存原理と電子部品に関する理論(オンラインクラス)のみを受講しました。2番目のグループはフィードバックなしでMREを使用し、最後に、3番目のグループは教師からのフィードバックでMREを使用しました。すべての生徒が同じ学校レベルを持っていたことに言及することが重要です。彼らは皆、同じ学期の大学生で、同じキャリアを持ち、メカトロニクス工学を学んでいました。彼らは全員、メキシコのグアダラハラ(メキシコ第2の都市)にあるパンアメリカン大学の学生でした。この実験は、学位の2学期に「物理学と電子工学入門」という1つのコースで適用されました(つまり、彼らは大学に1年未満の学生でした。したがって、クラスでカバーされるトピックは、工学的観点から基本的なものと見なすことができます17。
実験を行った科目(物理・電子工学概論)は、(1)授業期間が1学期であること。(2)学期を通して2つの試験があった(つまり、テストは授業の10週間ごとに行われました)、そしてこれらの各テスト、または10週間の期間は「部分的」と呼ばれます。(3)毎週6時間のクラスがあり、クラスごとに2時間の3日間に分けられました。この一週間、4時間の理論と2時間の実践が教えられました。上記の特徴は、パンデミック前に行われていたことであることに言及することが非常に重要です。コロナ禍では、オンライン授業が実施されました。そのため、週2時間の練習は行えず、カウンセリングや問題解決に代えられました。そのため、オンライン授業では実習は行わなかった。
私たちの実験では、クラスで確立されたものをできるだけ変更しないようにしました。MREシステムは、練習時間中(週2時間)に導入され、システムを使用しなかった学生は、アドバイスと問題解決を継続しました。理論の4時間は、私たちの実験によってまったく変更されませんでした。同様に、MREを使用した学生は、システムの操作を説明するために演習クラスの1つを使用しました。さらに、MREには、電子部品用と物理概念用の2つの環境があります。実験は、物理学の実習と電子部品の実習を含む1つの部分(10週間)に実施されました。この間、MREでは6つの実習(物理3つの実習、電子部品の3つの実習)が行われました。最後に、MREを使用した2つのグループがありました。1人は教師からのフィードバックを受けておらず、もう1人はフィードバックを得ていました。フィードバックがなかった人には、実施する練習の台本が与えられ、最後に教師はMREシステムで0から10までの成績を割り当てましたが、それ以上の説明は行われませんでした。一方、フィードバックを受けたグループでは、教師が練習中に指導しました。システムには音がなく、耳が覆われていないため、教師は生徒と同時にシミュレーションを観察することができ、教師はシミュレーション中に生徒に話しかけ、エラーとそのエラーの理由を示して生徒を指導しました。
このテストは、この実験のために編集されていないことに言及することが重要です。言い換えれば、現在の実験が行われなかった場合、テストは学生にとって同じでした。テストには14の質問があり、提示されたのと同じ順序で 補足ファイル1 にリストされています。
テストの各質問は成績で同じ重みを持っていましたが、教師は生徒の回答に基づいて各質問に点数を割り当てることができました。これは先生の裁量に委ねられました。 表1 は、各生徒の成績を示しており、0が最悪の成績、10が最高の成績です。最後に、各グループの平均が表示されます。
一方、 図5 は、グループごとに分けられた各学生のスコアをグラフで示しています。このようにして、実験から得られた結果を視覚化しやすくなります。 表2 は、各グループから1人の学生を取り上げて、各質問の結果を示しています。
図1:MREの主な材料。 MREシステムは、シンプルな8インチx8インチの正方形の木材で構成されており、その上にベース画像が接着されています。画像は、3インチx3インチのサイズの中央のロゴで構成されています。残りのスペースは、水色の背景に濃い青色を使用した 1 インチ x 1 インチのアイコンをランダムに配置したものです。さらに、VRボックスとAndroid携帯電話がボックス内に挿入されています。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図2:MREアプリケーション 。 (A)ユーザーまたは管理者のいずれかを選択するボタン。デフォルトでは、ユーザーとして起動します。(B)登録/ログインのオプション。(C)ボタンをクリックして、シナリオの設定を続行します。(D) 前の画面に戻ります。(F) 現時点での資格初めて「再生」する場合は、0で表示されます。(G) 選択したシナリオから開始します。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図3:電子部品のシナリオ 色は、このシーンの 6 つのインタラクション ゾーン (コンポーネントを取得する 3 つのゾーンと、コンポーネントをドロップする 3 つのゾーン) を区切っています。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図4:物理シナリオ 球形のスタートボタン(緑色)と立方体のスタートボタン(水色)に加えて、2台目の車が押される力を調整するために、2台の車が向かい合って作成されます。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図5:各生徒のスコアと標準偏差をグループ別に分けたもの。 学生ごとの成績と使用されたテクノロジー。各グループの標準偏差が横に表示されます。各学習アプローチに10人ずつ、合計30人の学生がおり、各グループの各学生に1から10までの番号が割り当てられました。MREを使用しない場合、スコアがはるかに分散していることがはっきりとわかる典型的な偏差について言及することが重要です。これらの学生はオンラインクラスしか受けていないため、各学生が支払った注意は非常に変動し、これは得られたスコアに見られるため、これは論理的である可能性があります。一方、MREを使用すると、分散がはるかに少なくなります。さらに、MR技術にフィードバックを加えると、ばらつきが少なくなり、一部の学生だけでなく、すべての学生の理解が深まります。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
表1:3群の知識テスト結果 この表は、学生が受けた試験のすべての結果を示しています。各学習アプローチに10人ずつ、合計30人の学生がおり、各グループの各学生に1から10までの番号が割り当てられました。得られた最良の平均は、MREを使用し、教師からのフィードバックがあったときであることがはっきりとわかります。フィードバックがなかったとしても、トピックをよりよく理解するためにMREを使用する方が一般的にはより良いオプションです。MREを使用した場合、どの学生も7.5を下回るスコアはありませんでした。したがって、一般的にトピックの理解が深まっていたと推測できます。最後に、MREを使用し、教師からのフィードバックにより、8.0を下回るスコアはなく、30人の生徒の最高スコアである9.3と9.5も見られました。したがって、MREを使用するとき、そして何よりも、実践で行われた作業にフィードバックが与えられたときに、学生がトピックを理解する上での利点を明確に見ることができます。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表2:各グループから1人の学生を使用した質問ごとの結果。 各グループの学生の解答を採点します。成績がグループ平均に近い学生を選抜しました。教師は、部分的に正解した答えにポイントを与えることができます。MREを使用した学生は、電子部品の質問でより良い結果を示しており、(MREを使用して)実際の寸法と形状のコンポーネントを知ることが理論知識の向上に役立つことを示唆しています。MREをフィードバックで使用した生徒は、実際に見えるように部品を観察できることに加えて、物理学や電子部品の実践で教師の助けを受けました。そのため、練習だけでなくアドバイス時間もあったといえ、それが結果にはっきりと表れています。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足ファイル1:学生に提示された質問。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
MREシステムにより、学生は電子部品や物理学のトピックについて学ぶことができます。重要な点は、教師がフィードバックを提供する可能性です。このようにして、生徒は自分が何を間違えたのか、なぜ間違えたのかを知ることができます。MREシステムを開発した30人の学生を対象に実験を行い、10人の学生がMREを使用し、10人がMREを使用し、最後にさらに10人がMREを使用し、教師からフィードバックを受けました。授業の最後には、全学生に一般知識テストが行われました。テストは実験用に変更されていません(つまり、クラスが純粋に理論である場合、または実験室での実践が実施されている場合、同じテストが適用されます。実践は、理論をよりよく理解し、主題の一般的な理解を深めるための補完にすぎません。テストは計算を示す書かれた答えであり、教師は答えが部分的に正しい場合、半分の点数でマークを付けることができます。
MREの使用のおかげで、生徒はより良い一般平均、つまり教師からのフィードバックがあったときに見られる最高の平均を得ました。同様に、重要なポイントは標準偏差です。クラスの目的は、生徒の大多数、理想的にはすべての生徒が最大限の知識を得ることです。MREの使用により、スコアのばらつきが小さくなり、トピックに関する知識がより多くの学生に理解されたことが証明されます。
各質問の点数を詳細に観察すると、理論から100%分析できる問題に質問が集中している場合、MREの効果は小さくなります。しかし、工学のトピックでは、機器とコンポーネントの両方を知ることが重要であるため、MREはプラスの影響を与え、MREを使用した学生はこれらのトピックをカバーする質問によく回答しました。さらに、理論的な問題(物理学など)の場合、MREは、教師が仮想環境によってサポートされたこれらの問題を明確にできるため、教師からのフィードバックがある場合に役立ちます。教師からのフィードバックは目新しいものではありません。これは対面式のクラスで行われるため、このフィードバックが仮想環境でも同じように重要であることは明らかです。
MREシステムは、工学部の学生がリモートで実験室での実習を行うのに役立ちます。世界は変化し、現在は対面授業に戻りつつありますが、毎日多くの学校が100%オンラインコースを開講しています29。これらの変化に対応するために、新しいテクノロジーを使用してアプリケーションが作成されています。その一つがMRで、学習環境を可視化し、学習効果を高めることができます。ただし、これらのアプリケーションのほとんどは医療環境で使用され、エンジニアリングで使用されるものはほとんどありません9,12。一方、RLは遠隔工学の授業のソリューションとして歓迎されていますが、物理的なスペースが必要であり、コンポーネントは非常に高価です。したがって、RLへの投資は非常に高く、ラテンアメリカの多くの学校の可能性としては含まれていません19,20。
同様に、他の研究では、仮想およびリモートラボが遠隔教育にどのように役立つかが議論されています。例えば、従来の研究所を設置するよりもコストがかからないことに同意しています。Vergaraらは、400人以上の学生から、研究室でのVRとMRの使用経験について尋ねたデータを分析しました。89%の生徒が「先生の説明を補完するのに十分だ」と答えたが、「それだけで十分だ」と答えたのは11%にとどまった。この技術だけでも主題を理解するのに十分ですが、この技術の使用が主題の理解に与える影響については、学生の感情を尋ねる以外に分析は行われていません30。さらに、Wuらは、ヘッドマウントディスプレイ(HMD、本作ではHMD)を用いたVRに言及した複数の作品を分析した。彼らは、HMDベースの没入型学習は、非没入型学習アプローチよりも学習パフォーマンスに良い影響を与えると結論付けています31。それにも関わらず、Wuらは、VRやMRを使って被験者の理解がどれだけ向上するかも示していない。彼らは、この論文で提示されたケースのように、特に科学の科目でより良い学習があることに言及しているだけです。
一方、マカロワ氏らは、自動車サービスの教育におけるVRの効果を見つける実験を行いました。上記の生徒数は344人ですが、これらの生徒は学年が異なるため、知識やスキルが異なります。彼らの研究の学生は19歳から30歳までの範囲ですが、ここで紹介されているものとは異なり、すべての学生が同じレベルの研究を持ち、18歳から20歳の間です。一方、Makarovaらは、物理機器と仮想機器を使用している学生を分析し、35人の学生が仮想機器を使用していました(学生数は私たちの実験とあまり変わりません)。彼らは、VRとMR技術は従来の方法論よりもはるかに効果的であり、学生の学習への関心を高めていると結論付けています32。さらに、他の研究では、仮想システムの使用が科学と言語を教えるのに役立ち、さまざまなアプローチや人間工学の使いやすさを分析することさえできると述べていますが、これはこの研究の範囲外です33,34。
Loetscherらのような他の研究は、特にデータ分析に応答時間が不可欠であることが多い行動テストにおいて、テストの種類に応じて使用すべき正しいVRツールを分析しました。彼らは、携帯電話のVRシステムは応答時間が短いと述べているが、この研究で示された実験では、応答時間は学生に適用される試験に影響を与えない。さらに、実現可能性を得るためには、専用の機器を備えたラボを設置するコストを、所望の応答時間に対して分析する必要があります。ハードウェアの制限を減らすためにいくつかの実験が重要になることは明らかですが、この研究には当てはまりません。
したがって、この研究はこれまでに実施された研究を補完するものであると確信しています。多くの研究は、仮想技術の使用が学習と関心に役立つことを示していますが、それが学習に与える可能性のある実際の影響を実証しようとはしていません。実験に参加した学生の数は少ないですが、全員が(可能な限り)同じレベルの知識とスキルを持ち、同じトピックを全員に教えるようにし、結果に影響を与える可能性のある外部要因を排除しようとしました。適用された試験は同じで、クラスで見られる理論を補完するために仮想テクノロジーを使用して学生が得た改善を(小さなサンプルで)定量化することができました。
MREのおかげで、低コストで、学校への最小限の投資で、工学の実験室での実践を実施することができます。2019年以降のAndroid携帯電話とキャリブレーション用の木製のベースさえあれば、発展途上国の学校でもアクセスしやすくなっています。MREシステムを使用するには、一連の手順に従う必要があることに言及する価値があります。間違いなく、システムを正しく動作させるための重要なステップは、VRシステムの構成とキャリブレーションです(ステップ1)。MREはハンドをアプリケーションツールとして使用するため、キャリブレーションでエラーが発生すると、シナリオの実行を続行できなくなります。さらに、キャリブレーションのために画像と一緒にベースを使用することが重要です。この画像は、環境の寸法を計測し、空間内の手を検出するために使用されます。
したがって、提示されたプロジェクトの制限は、キャリブレーション用の画像を含むベースを持つことであることは明らかです。提示された実験では、学生ごとにベースを製作する必要がありました。一度キャリブレーションすると、シナリオを再現してプレイするのは非常に簡単でしたが、新しいシナリオを作成するのは複雑であることに言及する価値があります。そのため、開発が必要なプラクティスごとに長い開発期間が必要です。
ただし、RLやその他のMRテクノロジーとの差別化点は、必要な機器と材料のコストが低いことです。どのAndroidスマートフォンでも、練習を実行するためのツールとして使用できますが、1つの制限はキャリブレーション画像の取得です。それでも、従来の方法で印刷でき、特別な機器は必要ありません。したがって、すでに開発されているシナリオへのアクセスは低コストです。このようなアクセス可能な技術を使用することで、MREは実験室での実践だけでなく、他の分野でも使用できます。主に、企業の人材育成において、新入社員が入社すると、機械の使い方を教えるために生産を止めたり下げたりする必要があることがよくあります。したがって、MREは生産ライン環境の開発に適応できます。
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Disclosures
著者らは、この論文で報告された研究に影響を与えたと思われる競合する金銭的利害関係や個人的関係は知られていないと宣言しています。
Acknowledgments
この研究は、パンアメリカン大学グアダラハラキャンパスが後援しました。実験に協力してくださったメカトロニクス工学の学生に感謝します。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| MRE application for Andorid | The application was developed for the experiment, it was made by us. It is NOT public, and there are no plans for publication. | ||
| Non-slip fabric (20 x 20 cm) | |||
| Printing of our base image | |||
| Self-adhesive paper (1 letter size sheet) | |||
| Virtual Reality Glasses | Meta Quest 2 | We use the Meta Quest 2, which is a virtual reality headset with two displays of 1832 x 1920 pixels per eye, with this headset you could play video games, or try simulators with a 360 view. Also, the headset has two controls, in which the virtual hands feel like your real ones and this is thanks to the hand-tracking technology. https://www.meta.com/quest/products/quest-2/tech-specs/#tech-specs |
|
| Wooden plate (20 x 20 cm) |
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