Metaversal Learning Environments: Measuring, predicting and improving interpersonal effectiveness

Auteurs : Arjun Nagendran, Scott Compton, William Follette, Artem Golenchenko, Anna Compton, Jonathan Grizou

31 Pages, 8 Figures, 3 Tables
Licence : CC BY-NC-ND 4.0

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2205.02875v1

  • Résumé Complet
  • Points clés
  • Résumé vulgarisé
  • Article de blog
Le résumé n'est pas encore prêt
Résumés déjà disponibles dans d'autres langues : en

Résumé : Experiential learning has been known to be an engaging and effective modality for personal and professional development. The Metaverse provides ample opportunities for the creation of environments in which such experiential learning can occur. In this work, we introduce a novel architecture that combines Artificial intelligence and Virtual Reality to create a highly immersive and efficient learning experience using avatars. The framework allows us to measure the interpersonal effectiveness of an individual interacting with the avatar. We first present a small pilot study and its results which were used to enhance the framework. We then present a larger study using the enhanced framework to measure, assess, and predict the interpersonal effectiveness of individuals interacting with an avatar. Results reveal that individuals with deficits in their interpersonal effectiveness show a significant improvement in performance after multiple interactions with an avatar. The results also reveal that individuals interact naturally with avatars within this framework, and exhibit similar behavioral traits as they would in the real world. We use this as a basis to analyze the underlying audio and video data streams of individuals during these interactions. Finally, we extract relevant features from these data and present a machine-learning based approach to predict interpersonal effectiveness during human-avatar conversation. We conclude by discussing the implications of these findings to build beneficial applications for the real world.

Soumis à arXiv le 05 Mai. 2022

Outils pour cet article

Expliquer autrement 3 réécritures gratuites restantes aujourd'hui
Exporter BibTeX · RIS (Zotero, Mendeley, EndNote) · Markdown (Notion, Obsidian) · Premium
Alertes de citation Premium
Journal club Des slides pour le présenter Premium
Pour les journalistes Kit presse et détecteur de hype Premium

Posez des questions sur cet article à notre assistant IA

Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.

⚠La licence de l'article ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et l'assistant IA ne peut se servir que des métadonnées de l'article plutôt que de l'article complet.

Figures et graphiques

Posez une question sur une figure en indiquant son numéro ou en utilisant son bouton de question pour demander une analyse visuelle. Au maximum deux figures et quatre panneaux par question. Les valeurs lues sur les graphiques sont approximatives ; vérifiez les données originales.

Instructions pour utiliser l'assistant IA ?

Évaluez la qualité du contenu généré par l'IA en votant

Note : 0

Pourquoi avons-nous besoin de votes ?

Les votes sont utilisés pour déterminer si nous devons réexécuter nos outils de synthèse. Si le compte atteint -10, nos outils peuvent être redémarrés.

Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.

⚠La licence de cet article spécifique ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et les outils de synthèse seront exécutés en utilisant les métadonnées de l'article plutôt que l'article complet. Cependant, l'outil produira quand même un bon résultat, et vous pouvez également essayer nos outils sur des papiers avec des licences plus ouvertes.

Articles similaires résumés avec nos outils d'IA

Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une

représentation arborescente

Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.