Bewertung des Besucherengagements in Mixed Reality Digital Heritage Narratives mittels struktureller Gleichungsmodellierung

Zusammenfassung

Dieses Protokoll beschreibt eine quantitative Methodik unter Verwendung struktureller Gleichungsmodellierung, um zu bewerten, wie die Qualität von Mixed-Reality-Kulturerzählungen die Besucherimmersion, die wahrgenommene Authentizität, die emotionale Verbindung und die daraus resultierenden Lernergebnisse in digitalen Heritage-Umgebungen beeinflusst.

Zusammenfassung

Dieser Artikel präsentiert ein umfassendes Protokoll zur Bewertung der Auswirkungen der Qualität von Mixed-Reality-(MR)-Kulturerzählungen auf das Besucherengagement und die Lernergebnisse in digitalen Erbe-Umgebungen. Während MR-Technologien neuartige Plattformen für kulturellen Ausdruck bieten, bleibt eine standardisierte Methode zur Quantifizierung ihrer erfahrungsbezogenen und pädagogischen Effektivität begrenzt. Das Protokoll beschreibt ein szenariobasiertes, quantitatives empirisches Forschungsdesign, das einen einheitlichen MR-Heritage-Prototyp verwendet. Die Teilnehmer (N = 261) beschäftigen sich mit dem MR-System, das historische Inhalte, räumliche Erzählungen und interaktive Informationen integriert. Nach der Erfahrung werden Daten mithilfe eines strukturierten Fragebogens erhoben, der Kernkonstrukte misst: narrative Qualität, Immersion, wahrgenommene Authentizität, emotionale Verbindung, Besucherengagement und Lernergebnisse. Die Daten werden anschließend mittels partieller Kleinste-Quadrat-Strukturgleichungsmodellierung (PLS-SEM) analysiert, um die strukturellen Beziehungen und vermittelnden Effekte zwischen diesen Variablen abzubilden. Als repräsentative Ergebnisse zur Validierung dieses Protokolls bestätigen die Ergebnisse, dass hochwertige MR-Erzählungen die Immersion und wahrgenommene Authentizität erheblich steigern, was wiederum emotionale Resonanz und tiefere Besucherbindung fördert. Letztlich führt dieses erhöhte Engagement zu verbesserten Lernergebnissen. Durch die systematische Erfassung und Analyse dieser vielschichtigen psychologischen und verhaltensbezogenen Reaktionen bietet diese Methodik einen verlässlichen Rahmen für Forscher und Designer, um den Bildungswert digitaler Erbe-Erfahrungen zu bewerten und zu optimieren.

Einleitung

Unter der tiefgreifenden Anpassung des internationalen Paradigmas zur Verbreitung des Kulturerbes hat sich die Ausstellungslogik grundlegend von einem objektzentrierten Ansatz zu einem Fokus auf das^{Besuchererlebnis entwickelt}. Historisch gesehen waren Museen und Kulturerbestätten überwiegend auf physische Vitrinen und statische Texttafeln angewiesen, um historische Informationen unidirektional zu präsentieren. Folglich gelten diese traditionellen Konfigurationen im Allgemeinen als unbeteiligt an den aktiven kognitiven Prozessen der Besucher, sodass das Publikum nur noch Zuschauer ist. Das Aufkommen und die rasante Entwicklung der Digital Humanities-Forschung hat diese Dynamik jedoch unwiderruflich verändert. Das zeitgenössische Ziel ist es nicht mehr nur, kulturelle Relikte zu bewahren und passiv auszustellen, sondern die chronologische Zeitleiste der Geschichte dynamisch mithilfe interaktiver digitaler Medien als Brückenkanal^zu rekonstruieren ^2,3. In diesem Kontext kompensiert die Nutzung von Mixed-Reality-(MR)-Technologie die inhärenten Einschränkungen rein digitaler virtueller Räume sowie die physischen Einschränkungen tatsächlicher Denkmalstättenumgebungen und bietet so eine robuste hybride Plattform für kulturellen Ausdruck.

Der Kernmechanismus für den Einsatz von MR zur Umsetzung der digitalen Transformation des Kulturerbes liegt in der systematischen Neuorganisation räumlicher Narrative. Dieser Ansatz unterscheidet sich erheblich von traditionellen digitalen Modellen, wie grundlegenden Videotouren oder der einfachen Überlagerung isolierter Augmented-Reality-(AR)-Objekte. Stattdessen realisiert MR echte räumliche Koexistenz und Umweltintegration durch fortschrittliche räumliche Wahrnehmungskartierung und Projektionstechnologien⁴. In solchen rechnerisch erweiterten Umgebungen sind Besucher keine passiven Empfänger isolierter historischer Fakten mehr; vielmehr werden sie zu aktiven Teilnehmern, eingebettet in die Echtzeit-Rekonstruktion kultureller Geschichten. Die Regeln für das Engagement haben sich grundlegend verändert und die strukturelle Beziehung zwischen Touristen und Kulturerbe-Inhalten neu definiert. Kultureller Konsum wird in einen aktiven Prozess der Bedeutungskonstruktion^{umgewandelt 5,6}. Die Präsentation digitalisierter, historisch genauer Inhalte parallel zu physischen Kulturerbestätten verwandelt ruhende historische Aufzeichnungen effektiv in narrative Fragmente, die sowohl räumlich als auch emotional nachhallen⁷.

Trotz dieser technologischen Fortschritte zeigt eine kritische Überprüfung des breiteren Literaturbestands eine deutliche methodologische Lücke. Obwohl die akademische Gemeinschaft den Anwendungen der erweiterten Realität im Denkmalschutz erhebliche Aufmerksamkeit geschenkt hat, konzentriert sich der Großteil der aktuellen Forschung weiterhin stark auf technische Erkenntnisse, Hardwareoptimierungen und rudimentäre Benutzerfreundlichkeitsbewertungen. Während zahlreiche frühere Studien die Anwendungswirksamkeit spezifischer Geräte und sensorischer Stimulationstechnologien untersucht haben, haben bemerkenswert wenige ihre tieferen strukturellen Beziehungen zu kultureller Kognition, psychologischer Immersion und pädagogischen Ergebnissen empirisch untersucht ^8,9. Folglich leiden viele bestehende Projekte zum digitalen Kulturerbe unter einem zusammenhanglosen Design: Sie verfügen über ausgefeilte technische Unterstützung, fehlen aber überzeugende, strukturierte narrative Strategien. Obwohl Entwickler häufig bestrebt sind, ein starkes Gefühl räumlicher Präsenz zu schaffen, sind es im Grunde die Tiefe, Kohärenz und Qualität der Erzählung, die als Hauptkatalysatoren fungieren, die es den Besuchern ermöglichen, sich effektiv in den historischen Kontext einzutauchen¹⁰. Bis heute wurde ein systematischer und quantitativer methodischer Rahmen, der kartiert, wie spezifische MR-Narrative-Designs nuancierte Besucherbeteiligungsverhalten beeinflussen, nicht umfassend etabliert. Infolgedessen liefern zahlreiche kostenintensive digitale Kulturerbeprojekte eindrucksvolle visuelle Reize, üben jedoch keinen nennenswerten Einfluss auf langfristige Bildungsergebnisse oder die Entwicklung kultureller Identität^aus.

Das übergeordnete Ziel der in diesem Protokoll vorgestellten Methode ist es, einen standardisierten, reproduzierbaren empirischen Rahmen zur Quantifizierung der erfahrungsbezogenen und pädagogischen Wirksamkeit von MR-Kulturerzählungen bereitzustellen. Die Begründung für die Entwicklung dieser speziellen Technik beruht auf dem Verständnis, dass das narrative Design einer MR-Umgebung weder direkt noch sofort eine Verhaltenslernreaktion auslöst. Stattdessen fungiert es als distaler Antecedent, der durch eine Abfolge von zwischenliegenden psychologischen Prozessen wirkt. Wir vermuten, dass eine hochwertige Immersion in den narrativen Fluss die kognitiven Hürden von Touristen, wie etwa Museumsmüdigkeit oder Überflutung mit historischem Fachjargon, effektiv senkt und komplexe Informationen zugänglicher macht. Gleichzeitig bietet wahrgenommene Authentizität eine entscheidende kognitive Brücke zwischen den virtuellen narrativen Überlagerungen und dem materiellen Kulturerbe. Emotionale Resonanz hebt dann diese Grundbeteiligung in einen Zustand tiefgreifender kultureller Verbindung. Das Protokoll bestätigt systematisch, ob diese latenten psychologischen Konstrukte als notwendige Vermittler fungieren, und zeigt so, wie dieser methodische Rahmen genutzt werden kann, um zu bewerten, wie das Engagement von Touristen die Lernergebnisse beeinflusst.

Dieses vorgeschlagene quantitative Protokoll bietet erhebliche Vorteile gegenüber alternativen Bewertungstechniken. Früher stützte sich die Bewertung digitaler Erbeerfahrungen stark auf subjektive qualitative Interviews nach dem Besuch oder eindimensionale, selbstberichtete Zufriedenheitsumfragen. Diese alternativen Methoden versäumen es häufig, die komplexen, vielschichtigen psychologischen Mechanismen zu erfassen, die gleichzeitig während der tatsächlichen räumlichen Erfahrung^stattfinden. Traditionelle Beobachtungsmethoden fehlt zudem die statistische Strenge, die erforderlich ist, um latente psychologische Variablen synchron zu modellieren. Im Gegensatz dazu verwendet die hier beschriebene Methodik einen kontrollierten MR-Prototyp für digitales Heritage kombiniert mit robusten Vermessungsinstrumenten und der Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)¹⁴. PLS-SEM ist für diese Anwendung besonders vorteilhaft, da es die rigorose Bewertung komplexer Pfadmodelle und mehrerer vermittelnder Effekte gleichzeitig ermöglicht und Forschern eine hochgenaue Abbildung bietet, wie narrative Qualität sich auf Lernen übersetzt, anstatt nur zu beobachten, ob sie das tut.

Die Informationen, die aus der Ausführung dieses Protokolls gewonnen werden, helfen den Lesern zu bestimmen, ob diese strukturelle Bewertungsmethode für ihre spezifischen Anwendungen geeignet ist. Dieses Protokoll ist äußerst geeignet für Wissenschaftler der digitalen Geisteswissenschaften, Museumskuratoren und Designer interaktiver Systeme, die von rein beschreibenden Bewertungen von Kulturerbetechnologien zu rigoroser prädiktiver Modellierung übergehen wollen. Durch die Isolierung der spezifischen narrativen Variablen, die das Besucherengagement antreiben, bietet diese Methode sowohl theoretische Unterstützung als auch umsetzbare Richtungen zur Optimierung der pädagogischen Wirksamkeit zukünftiger MR-Kulturerzählsysteme.

Protokoll

Alle Methoden mit menschlichen Teilnehmern wurden gemäß den relevanten institutionellen Richtlinien durchgeführt und vom Ethikausschuss für den Schutz der Humanforschung der Shanghai Daji Education Technology Co., Ltd. (Genehmigungsnummer 4500AL0512) genehmigt. Vor der Teilnahme wurde von allen Teilnehmern eine schriftliche informierte Zustimmung eingeholt.

1. Systementwicklung und Versuchsdesign

1. Entwicklung des MR Digital Heritage Prototyps
   1. Bau des MR-Prototyps
      1. Bauen Sie einen MR Digital Heritage Prototyp mit Unity 2022.3 LTS.
      2. Stellen Sie die Anwendung über ein Microsoft HoloLens 2 kopfmontiertes MR-Gerät bereit, das virtuelle und physische Inhalte integrieren kann.
   2. Konfigurieren des MR-Prototyps
      1. Konfigurieren Sie den Prototyp so, dass virtuelle kulturelle Informationen in eine dreidimensionale physische Umgebung überlagert werden.
      2. Integrieren Sie historische Inhalte, räumliche narrative Elemente und interaktive Informationspräsentationen in das System.
      3. Verwenden Sie für alle Teilnehmer dasselbe Gerät, denselben Anwendungsaufbau, dasselbe Szenenpaket und denselben Interaktionsworkflow.
   3. Bereite Inhalte zum kulturellen Erbe vor
      1. Sammeln Sie historische und kulturelle Materialien aus öffentlich zugänglichen Museumsarchiven, lokalen Kulturerbearchiven, Ausstellungstexten und von Experten geprüften interpretativen Materialien.
      2. Organisieren Sie das gesammelte Material in chronologische und thematische narrative Einheiten.
      3. Bitten Sie zwei Spezialisten für Kulturerbe, die Materialien auf historische Genauigkeit, narrative Kohärenz und Eignung für die MR-Präsentation zu überprüfen, bevor Sie den endgültigen Prototyp einsetzen.
2. Design der MR-Umgebung
   1. Interaktionskomponenten konfigurieren
      1. Integrieren Sie räumliche Hinweise, visuelle Schichten und Interaktions-Rückkopplungsmechanismen in die MR-Umgebung.
      2. Stellen Sie sicher, dass diese Komponenten die Navigation und Interaktion der Nutzer während des gesamten Erlebnisses unterstützen.
   2. Erzählergetriebene Interaktion implementieren
      1. Nutzen Sie erzählergetriebenes Erzählen, um die Teilnehmer in kontextualisierte kulturelle Szenarien zu versetzen.
      2. Ersetzen Sie traditionelle statische Präsentationsmethoden durch interaktive, erfahrungsorientierte Inhalte.
3. Errichtung des experimentellen Rahmens
   1. Definiere das Strukturmodell
      1. Basieren Sie den experimentellen Rahmen auf dem vorgeschlagenen Strukturmodell, das die Kernkonstrukte und ihre operativen Dimensionen umreißt (Abbildung 1).
   2. Definiere die primäre unabhängige Variable
      1. Definieren Sie die kulturelle narrative Qualität der MR als die primäre unabhängige Variable innerhalb des Rahmens.
      2. Bewerten Sie ihre Beziehungen mit Immersion und wahrgenommener Authentizität.
   3. Definiere nachgelagerte Ergebnisbeziehungen
      1. Bewerten Sie die anschließenden Einflüsse von Immersion und wahrgenommener Authentizität auf emotionale Verbindung, Besucherbindung und Lernergebnisse.

Abbildung 1. Experimenteller Workflow zur Bewertung des Besucherengagements in Mixed Reality (MR) digitalen Heritage-Erlebnissen. Schematische Übersicht des Studiendesigns und des experimentellen Verfahrens. Der Workflow zeigt Systemvorbereitung, Teilnehmerrekrutierung, MR-Erfahrung, Fragebogenverwaltung und statistische Analysen, die verwendet werden, um die Zusammenhänge zwischen narrativer Qualität, Immersion, wahrgenommener Authentizität, emotionaler Verbindung, Besucherengagement und Lernergebnissen zu bewerten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

2. Teilnehmerrekrutierung und -vorbereitung

1. Rekrutiere berechtigte Teilnehmer
   1. Definiere die Zielpopulation
      1. Definieren Sie die Zielgruppe als Personen mit grundlegender digitaler Kompetenz.
      2. Werben Sie Teilnehmer mittels geschichteter Zufallsstichprobe über Universitätsgelände und lokale Kulturzentren hinweg, um demografische Vielfalt zu fördern.
   2. Anwendung der Einschlusskriterien
      1. Teilnehmende werden aufgenommen, die mindestens 18 Jahre alt sind.
      2. Nehmen Sie Teilnehmer mit normalem oder korrigiertem Sehvermögen auf.
   3. Anwendung von Ausschlusskriterien
      1. Ausschließen Sie Personen mit bekannter Vorgeschichte schwerer Reisekrankheit.
      2. Schließen Sie Personen aus, die zuvor mit den spezifischen digitalen Kulturerbe-Inhalten in der Studie in Kontakt kamen.
   4. Finalisierung der Teilnehmerzahl
      1. Rekrutieren Sie Teilnehmer gemäß den vordefinierten Zulassungskriterien.
      2. Behalten Sie 261 gültige Teilnehmer im Endanalysedatensatz.
2. Standardisieren Sie die experimentelle Umgebung
   1. Standardisiert die Sitzungsbedingungen
      1. Halten Sie eine einheitliche MR-Heritage-Erlebnisumgebung in allen Teilnehmersitzungen aufrecht.
      2. Führen Sie alle Sitzungen in einem ruhigen Innenraum mit stabiler Beleuchtung, begrenztem äußerem Lärm und einem vordefinierten sicheren Bewegungsbereich durch.
      3. Standardisieren Sie die Hardwarekonfiguration, die Softwareumgebung und den Interaktionsworkflow während des gesamten Experiments.
   2. Systembereitschaft überprüfen
      1. Minimieren Sie externe technische Diskrepanzen, die die Antworten der Teilnehmer beeinflussen können.
      2. Überprüfen Sie vor jeder experimentellen Sitzung den Akkustand des Headsets, die visuelle Klarheit, die räumliche Kartierung, Gestenerkennung, den Anwendungsstart und die Umweltkonsistenz.

3. Experimentelles Verfahren

HINWEIS: Das folgende Verfahren entspricht dem in Abbildung 1 dargestellten Arbeitsablauf. Das phasenbasierte Design trennt die Teilnehmerorientierung von den formalen experimentellen Aufgaben, um den Einfluss von technologischer Unvertrautheit auf die gemessenen Ergebnisse zu minimieren.

1. Durchführung von Vorstellungs- und Einwilligungsverfahren für Teilnehmer
   1. Teilnehmerorientierung bieten
      1. Informieren Sie die Teilnehmer über die Studienziele, den experimentellen Arbeitsablauf und die relevanten Sicherheitsrichtlinien, bevor die Sitzung beginnt.
   2. Einholen Sie eine informierte Einwilligung
      1. Holen Sie vor der Teilnahme an der MR-Erfahrung eine schriftliche informierte Zustimmung von jedem Teilnehmer ein.
2. Bereiten Sie die Teilnehmer auf den Einsatz des MR-Systems vor.
   1. Systeminstruktionen bereitstellen
      1. Verteile das Benutzerhandbuch der Ausrüstung.
      2. Erklären Sie die Betriebsabläufe und Interaktionsanforderungen des MR-Systems.
   2. Kalibrieren Sie die MR-Hardware
      1. Führen Sie die Teilnehmer durch die Platzierung und Kalibrierung der MR-Hardware.
      2. Wiederholen Sie die Kalibrierung, wenn der Teilnehmer verschwommenes Sehen, Tracking-Instabilität oder Schwierigkeiten bei der Durchführung der Übungsinteraktion meldet.
   3. Durchführung von Teilnehmerschulungen
      1. Bieten Sie eine standardisierte 5-minütige Schulung an, die Headset-Justierung, Blickkontrolle, Handgesten, Menüauswahl und Sicherheitsmaßnahmen umfasst.
3. Durchführung der formellen MR-Erfahrungssitzung
   1. Starte die Erfahrungssitzung
      1. Weist die Teilnehmer an, die standardisierte MR-Digital-Heritage-Umgebung zu betreten und zu erkunden.
   2. Vervollständigen Sie das narrative Erlebnis
      1. Weisen die Teilnehmer an, die vollständige räumliche Erzählsequenz abzuschließen, einschließlich der Betrachtung der integrierten virtuellen Ausstellungen und der Durchführung der erforderlichen interaktiven Erkundungsaktivitäten.
      2. Halten Sie die formale MR-Erfahrung etwa 12–15 Minuten aufrecht.
      3. Betrachte die Sitzung als abgeschlossen, wenn der Teilnehmer die letzte narrative Szene beendet und zur Startoberfläche zurückkehrt.
4. Führen Sie den Fragebogen nach der Erfahrung durch
   1. Führen Sie den Fragebogen durch
      1. Führen Sie den strukturierten Fragebogen unmittelbar nach Abschluss der MR-Erfahrungssitzung durch.
   2. Sammeln Sie die Antworten der Teilnehmer
      1. Weisen Sie die Teilnehmer an, ihre Wahrnehmung von kultureller Erzählqualität, Immersion, wahrgenommener Authentizität, emotionalen Reaktionen, Besucherengagement und Lernergebnissen selbst zu berichten.

4. Mess- und Variablenoperationalisierung

1. Konfigurieren Sie die Fragebogenstruktur
   1. Definiere die Antwortskala
      1. Strukturiere den Fragebogen mit einer 5-Punkte-Likert-Skala von 1 ("Stark anderer Meinung") bis 5 ("Stimme stark überein"), um die Wahrnehmungen und erfahrungsbezogenen Antworten der Teilnehmer zu quantifizieren.
   2. Definieren Sie das Bewertungsverfahren
      1. Halten Sie während des gesamten Bewertungsprozesses ein einheitliches Antwortformat über alle gemessenen Konstrukte hinweg.
      2. Berechnen Sie jeden Konstruktwert als den arithmetischen Mittelwert der entsprechenden Elemente.
      3. Umgekehrt codierte Items aus dem Fragebogen ausschließen. Interpretiere höhere Werte als Hinweis auf höhere Stufen des entsprechenden Konstrukts.
   3. Definieren Sie die Fragebogenstruktur
      1. Verwenden Sie den abschließenden 30-Punkte-Fragebogen nach der Erfahrung, der als ergänzende Akte 1 bereitgestellt wird.
      2. Maße sechs Konstrukte mit jeweils fünf Elementen: MR kulturelle Erzählqualität, Immersion, wahrgenommene Authentizität, emotionale Verbindung, Besucherengagement und Lernergebnisse.
2. Die Qualität der kulturellen Erzählung von MR messen
   1. Erzählstruktur bewerten
      1. Bewertung der kulturellen Erzählqualität von MR, indem man die logische Organisation und Kohärenz der im MR-Umfeld präsentierten Handlungsinhalten bewertet.
   2. Bewertung der narrativen Präsentation
      1. Missen Sie die Attraktivität der kulturellen Informationen.
      2. Missen Sie die Klarheit der situativen Orientierung und die Kohärenz der interaktiven Interpretation.
3. Bewertung der Immersion
   1. Anwesenheit und Beteiligung bewerten
      1. Bewerten Sie die Immersion, indem Sie das Gefühl der Präsenz und die räumliche Beteiligung der Teilnehmer an der historischen Umgebung messen.
   2. Beurteile den Aufmerksamkeitsfokus
      1. Bewerten Sie die anhaltende Aufmerksamkeitskonzentration der Teilnehmer während der MR-Erfahrung.
4. Messen Sie wahrgenommene Authentizität
   1. Historische Glaubwürdigkeit bewerten
      1. Messen Sie die wahrgenommene Authentizität, indem Sie bewerten, inwieweit die Teilnehmer die digitalen Verbesserungen als historisch glaubwürdig und kulturell echt wahrnehmen.
   2. Umweltrealismus bewerten
      1. Bewerten Sie, ob die digitalen Erweiterungen die wahrgenommene Realität der physischen Kulturerbeumgebung bewahren.
5. Emotionale Verbindung messen
   1. Beurteile emotionale Resonanz
      1. Bewerten Sie die emotionale Verbindung, indem Sie die kulturelle Identifikation und emotionale Resonanz der Teilnehmer mit dem historischen Inhalt bewerten.
   2. Beurteile emotionale Bindung
      1. Missen Sie die bedeutungsvolle emotionale Bindung der Teilnehmer an die während der Erfahrung präsentierten Erzählungen.
6. Bewerten Sie die Besucherbindung
   1. Kognitives Engagement bewerten
      1. Bewerten Sie das Besucherengagement, indem Sie die kognitive Beteiligung der Teilnehmer und ihre Bereitschaft, verwandte kulturelle Informationen zu erforschen, bewerten.
   2. Verhaltensbeteiligung bewerten
      1. Messen Sie das psychologische Engagement und die Interaktionsabsichten der Teilnehmer während der MR-Erfahrung.
7. Lernergebnisse bewerten
   1. Bewertung der Lernakquisition
      1. Bewerten Sie die Lernergebnisse, indem Sie den wahrgenommenen Wissenserwerb und das verbesserte kulturelle Verständnis der Teilnehmer nach der MR-Erfahrung messen.
   2. Wissensspeicherung bewerten
      1. Bewerten Sie die Behalten der präsentierten Heritage-Inhalte durch die Teilnehmer als letzte abhängige Variable.

5. Datenscreening und statistische Analyse

1. Überprüfen und bereiten Sie den Datensatz vor.
   1. Identifizieren Sie ungültige Antworten
      1. Überprüfen Sie die gesammelten Fragebogendaten, um ungültige Antworten zu identifizieren und auszuschließen, einschließlich doppelter Einträge und Antworten mit logischen Inkonsistenzen.
   2. Finalisierung des Analysedatensatzes
      1. Behalten Sie nur gültige Antworten im Endanalysedatensatz, um die Zuverlässigkeit nachfolgender statistischer Analysen sicherzustellen.
2. Führen Sie deskriptive statistische Analysen durch
   1. Berechnen Sie deskriptive Statistiken
      1. Berechnen Sie beschreibende Statistiken, einschließlich Mittelwerte, Standardabweichungen und Korrelationskoeffizienten, um die demografische Struktur und Verteilungsmerkmale der Teilnehmerstichprobe zu charakterisieren.
   2. Bewertung der Datenverteilung
      1. Bewerten Sie die Gesamtverteilungsmerkmale der gesammelten Daten vor der Analyse des strukturellen Modells.
3. Bewertung des Messmodells
   1. Beurteile die interne Konsistenz
      1. Berechnen Sie Cronbachs Alpha- und Composite-Zuverlässigkeitswerte, um die interne Konsistenz des Messmodells zu bewerten.
      2. Betrachte Zuverlässigkeit als akzeptabel, wenn beide Werte 0,70 überschreiten.
   2. Bewerten Sie die konvergente Validität
      1. Bewertung der konvergenten Validität anhand der Average Variance Extracted und der Indikatorlasten.
      2. Betrachten wir die konvergente Validität als ausreichend, wenn die Average Variance Extracted 0,50 übersteigt und standardisierte Indikatorlasten vorzugsweise über 0,70 liegen.
   3. Bewertung der Diskriminationsvalidität
      1. Stellen Sie die diskriminierende Validität unter Verwendung des Heterotrait-Monotrait-Verhältnisses fest.
      2. Betrachten Sie Heterotrait-Monotrait-Verhältniswerte unter 0,85 als akzeptabel.
4. Durchführung von Strukturmodellanalysen
   1. Schätzung des Strukturmodells
      1. Durchführung von PLS-SEM, um die strukturellen Beziehungen zwischen den gemessenen Konstrukten zu bewerten.
   2. Bewertung von strukturellen Pfaden
      1. Analysieren Sie die richtungsweisenden Beziehungen zwischen der Qualität der MR-kulturellen Erzählung, Immersion, wahrgenommener Authentizität, emotionaler Verbindung, Besucherengagement und Lernergebnissen.
5. Durchführung von Mediations- und Neuprobenanalysen
   1. Bootstrapping-Analyse durchführen
      1. Wenden Sie Bootstrapping-Verfahren mit 5.000 Neuproben an, um die Mediationseffekte im vorgeschlagenen Strukturmodell zu bewerten.
   2. Bewertung der indirekten Effekte
      1. Bewerten Sie die indirekten Effekte, durch die MR-Kulturerzählungen die Lernergebnisse über die internen erfahrungsbasierten Pfadkonstrukte beeinflussen.
      2. Betrachten wir Wegkoeffizienten und indirekte Effekte, die statistisch signifikant sind, wenn p < 0,05.

Ergebnisse

Die folgenden empirischen Ergebnisse werden als repräsentative Ergebnisse präsentiert, um die praktische Anwendung, statistische Strenge und analytische Fähigkeit des vorgeschlagenen Protokolls zu veranschaulichen. Durch die Ausführung der oben beschriebenen Verfahren zeigt dieser Abschnitt, wie die Methodik die Besuchererfahrungen effektiv erfasst und modelliert.

Teilnehmerprofil und Gruppenverteilung
Insgesamt wurden 261 gültige Stichproben entnommen, was eine relativ aus...

Diskussion

Diese Studie schlägt ein reproduzierbares methodisches Protokoll vor, das ein umfassendes Strukturmodell verwendet, um zu bewerten, wie MR-kulturelle Narrative das Besucherengagement und die Lernergebnisse auf verschiedenen Ebenen des erfahrungsbasierten Mechanismus beeinflussen¹⁵. Die empirische Überprüfung der Hypothesen wird präsentiert, um die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit dieses Bewertungsrahmens zu validieren. Durch die systematische Etablierung und Verifi...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Computerarbeitsplatz	Dell	Precision 3650 Tower; Intel Core i7 Prozessor; 32 GB RAM; NVIDIA Grafikkarte; Windows 11 Pro 64-Bit	Zum Betreiben der Mixed-Reality-Umgebung, Bereitstellen der Anwendung und Verarbeiten von Forschungsdaten
IBM SPSS Statistics	IBM Corp.	Version 26.0	Zur Durchführung deskriptiver statistischer Analysen und Varianzanalysen (ANOVA)
Mixed-Reality-Headset	Microsoft	HoloLens 2; Windows Holographic Betriebssystem	Zur Bereitstellung des Mixed-Reality-Kulturerbe-Erlebnisses
SmartPLS Software	SmartPLS GmbH	Version 4.0	Zur Durchführung von Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), Zuverlässigkeitsbewertung, Gültigkeitsprüfung und Mediationsanalyse
Unity Entwicklungsplattform	Unity Technologies	Unity 2022.3 LTS	Zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung der Mixed-Reality-Kulturerbe-Anwendung
Besuchererfahrung-Umfrageinstrument	Entwickelt vom Forschungsteam basierend auf früheren digitalen Kulturerbe- und immersiven Erfahrungsstudien	Endgültiger 30-Punkte-Fragebogen nach der Erfahrung; bereitgestellt als Ergänzungsdatei 1	Zum Sammeln selbst berichteter Daten zu Erzählqualität, Immersion, wahrgenommener Authentizität, emotionaler Verbindung, Besucherengagement und Lernergebnissen