撰文/廖冠智 博士 日期/112年11月03日
#清華大學教育大數據微學程
#VR實作應用與數據分析-虛擬實境探究一次就上手
感謝AR2VR 阿特發互動科技創辦人兼執行長蔡寶德老師帶來教育現場十分豐富的AVR應用,特別是在更需要沉浸感體驗的環境模擬上,提供AVR技術的多元應用實例。當然,也能看見AR2VR在這方面的努力,每年都有不一樣的成長,前景可期。👍
今日阿寶老師帶來AR2VR的平台裡,虛擬實境(VR)空間中使用熱點圖(Heatmap)功能,可以為設計者提供許多寶貴的使用者行為資料,如熱點圖可以清楚記錄使用者在VR空間中最常駐留和活動的區域,藉由分析這些熱點區域,設計者可以掌握使用者的喜好和行為模式,以便優化VR空間設計,創造更符合使用習慣的體驗。也就是說,VR熱點圖技術,可以持續收集學生在VR空間中的行為資料,彙整視覺熱區,反映出最吸引學生注意力的區域。在教學現場中,教師可以清楚掌握學生的學習偏好,對內容進行優化,這與傳統的問卷調查相比,此方法提供更加客觀、連續的學習情境分析。
不僅呈現最注目的視覺熱區外,設計者可以在這些區域設置更多互動元素或資訊點,進一步引導使用者達成設計者預定的目的,提高使用者參與度。另外在遊戲裡,熱點圖也可以反映出使用者在VR遊戲或訓練中最感到困難的區域,設計者就可以依據這些數據調整遊戲或訓練的難易度,幫助使用者獲得更好的體驗。當然,藉由比較設計優化前後熱點圖的變化,設計者可以評估調整是否真正提高了使用者體驗。整體可知,熱點圖為VR空間設計提供了寶貴的量化數據,若進一步結合質化分析,設計者可以持續優化VR體驗。
在VR中應用AI生成圖像,可以期待對開發工作流程帶來革新性的便利,例如AI圖像生成模型使設計師可以快速迭代更新設計草圖和場景圖,通過文字描述,使用者可以在短時間內獲得AI生圖內容,不僅可充實VR空間中的多樣化的視覺元素,AI持續生圖可補足開發資源的限制。若能透過個性與適性化化演算法,每位使用者都可以獲得與個人喜好相匹配的VR空間設計,可知AI圖像生成為VR帶來更具互動和沉浸感的體驗。
講座結束時,與阿寶老師共同討論其他可研發的AVR議題(如多元文化、同理心、數位紀念的產業),整合生成AI的發展特色與熱點圖的應用,可以理解數據科學對VR使用行為分析有多麼重要,當然不僅是在視覺聚焦區的呈現與理解,例如藉由VR頭盔中的位置追蹤傳感器,除獲取使用者頭部的空間定位數據之外,配合眼動追蹤技術,可以準確記錄使用者的注視方向,這部分雖與目前AR2VR熱點圖生成原理不同,但若將這兩部分數據結合,即可重建出使用者的完整視覺軌跡。阿寶老師也藉此出題,期待我們實習同學,進一步想辦法提出建議以解決需求。
根據這些視覺軌跡數據,我們可以在虛擬空間中標註使用者的視點,並按時序生成熱點圖,不同時間段熱區可以清晰呈現使用者的注視變化過程,再結合虛擬場景內容,可以推斷使用者的注意力變化與場景元素的前後因果關係。例如,如果使用者在注視標語後馬上將視線轉移到產品展示區,說明標語成功吸引了使用者對產品的注意力。反之,如果注視停留時間過短,則說明標語設計欠佳。透過這種分是,可進一步由AI分析過往視覺軌跡的數據,建議另外一種視覺瀏覽的動線標誌,可說熱點圖的作法,以視覺化的形式容易呈現出使用者的認知歷程。
🙂