Implementação de Realidade Mista para Educação (MRE) e Resultados em Aulas Online de Engenharia

Este protocolo examina como a realidade mista pode melhorar a educação em engenharia on-line, superando as limitações do laboratório remoto e os caros equipamentos de RV. Envolve 30 alunos, enfatizando as vantagens da RM e a importância do feedback. A principal vantagem do sistema de realidade mista é sua capacidade de facilitar as práticas laboratoriais nas aulas online de engenharia, permitindo que os alunos complementem o aprendizado teórico.

O estudo enfatizou a importância do feedback. O sistema de realidade mista também pode ser usado em outras aplicações, como treinamento na indústria, onde a experiência prática é essencial, mas difícil de fornecer em ambientes tradicionais. Ele oferece uma solução econômica, tornando-a acessível a uma população mais ampla.

O usuário pode enfrentar desafios para navegar no ambiente virtual, interagir com objetos virtuais e reais e entender o sistema de feedback. Para ajudar um iniciante, é aconselhável fornecer instruções claras e demonstrações. Comece lançando o aplicativo de realidade mista para educação ou ERM, e carregando os serviços desejados no celular.

Agora insira o celular nos óculos VR e coloque os óculos. Localize visualmente o centro da base do protótipo de ERM. Quando a simulação aparecer, levante uma mão estendida para colocá-la no centro da vista.

Para preparar o usuário para a RV, sem os óculos, abra o aplicativo MRE e selecione o cenário que o usuário deseja executar. Pressione play e execute o cenário. Execute o primeiro cenário de componente elétrico usando vermelho, verde e azul.

Para localizar as áreas para posicionar os componentes, pegue o componente e posicione-o no lugar certo. Continue até que todos os componentes sejam colocados com precisão. Observou-se desvio típico sem o uso de ERM mais disperso.

A melhor média obtida foi quando a ERM foi utilizada com o feedback dos professores. O uso de ERM garantiu uma pontuação média de 7,5 e acima. A ERM com feedback resultou em escores médios de oito ou mais, com os maiores escores dos três grupos em 9,3 e 9,5.

O aspecto mais crítico desse procedimento é detectar os objetos reais, portanto, a detecção das mãos do usuário é essencial para poder executar os cenários. O procedimento atual pode ser aplicado à indústria, por exemplo, o treinamento de novos funcionários, permitindo que eles treinem em ambientes seguros. Essa técnica tem ajudado a expandir o estudo para mais alunos do mesmo nível de conhecimento.

Da mesma forma, o feedback automatizado pode ser analisado para verificar se tem impacto na aprendizagem.