A virtuális valóság (VR) oktatási alkalmazásainak egyik fontos szempontja a túlzott tanári függőség elkerülése, amely gátolhatja a tanulók függetlenségét és autonómiáját. A VR-nek úgy kellene segítenie a tanulók önálló felfedezését, hogy közben a tanár is képes legyen hátralépni, miután megmutatta a probléma megoldásának módját. Az önálló felfedezés egyértelmű példáját adja a „Frissmen Orientáció”, amely sok olvasó számára talán emlékezetes élmény. Az új hallgatóknak meg kellett ismerkedniük az egyetem különböző helyszíneivel, buszjáratokkal, programokkal, valamint az egyetem kultúrájával és történetével, miközben egyik előadóteremből a másikba mentek. Kínai kutatók (Li et al., 2023) kifejlesztettek egy alkalmazást, amely 3D-s térképet, virtuális múzeumot és navigációs lehetőségeket biztosított a campuson. Az alkalmazás használója választhatott az automatikus navigáció és az egyes épületekhez való közvetlen teleportálás között, miközben a helyszínen releváns információkat kapott. Továbbá az alkalmazás lehetővé tette az időjárás kiválasztását (napos, viharos, felhős), míg a nappali világítást automatikusan a számítógép ideje alapján állította be. A kutatók szerepjáték minijátékokat is beépítettek, ahol érméket lehetett szerezni és beváltani a virtuális campusboltban.

Li et al. (2023) arra voltak kíváncsiak, hogy a VR-alapú konstruktivista tanulás hogyan segíthet jobban megismerni az egyetem campusát más tanulási módszerekhez képest. A kutatásukban 120 frissment, akik alig rendelkeztek előzetes tudással a campusukról, három kísérleti és egy kontrollcsoportba oszlottak. Az alkalmazás segítségével végzett VR tanulás után a VR csoport átlagos pontszáma volt a legmagasabb a teszten, melynek legjobb eredménye 100 pont volt. A legnagyobb különbség a VR és a hagyományos tanulás között az volt, hogy a VR alkalmazás lehetővé tette a gyorsabb navigációt és a releváns információk azonnali elérését, míg a fizikai campuson való tanulás sokkal több időt igényelt. Ez arra utal, hogy a VR nemcsak a tanulók elméleti tudásának javításában, hanem a gyakorlati tapasztalatok gyorsabb elsajátításában is hatékony.

A VR egy másik fontos alkalmazási területe a tudományos oktatás, különösen a műszaki és természettudományos tantárgyakban, mint például a háromdimenziós vektorok tanulmányozása. A Monterrey-i Műszaki Egyetem kutatói (Campos et al., 2022) egy olyan projektet indítottak, amely a VR hatékonyságát vizsgálta a háromdimenziós vektorok oktatásában. A 94 mérnöki frissment számára különböző tanulási csoportokat hoztak létre: a kontrollcsoport hagyományos módszerekkel tanult, míg az experimental group VR alkalmazást használt a GravitySketch program segítségével, amely lehetővé tette a 3D-s tartalom vizualizálását és építését. A kutatók azt találták, hogy a VR csoport a teszt elemzése alapján jobb eredményt ért el a hagyományos csoporthoz képest, különösen az analitikus kérdések tekintetében. Az eredmények azt mutatták, hogy a VR segítségével a 3D vizualizáció könnyebben elsajátítható, mint a hagyományos oktatási módszerekkel, amelyek nem kínálnak ilyen szintű interaktivitást.

A művészetek területén a VR szintén kulcsfontosságú szerepet kap. Azáltal, hogy a virtuális terek új lehetőségeket kínálnak a műalkotások bemutatásában, a művészek üzenetét hatékonyabban és szélesebb közönség számára lehet közvetíteni. A virtuális kiállítások eltávolítják az idő és tér korlátait, így lehetőséget adnak arra, hogy a művészeti alkotások globálisan elérhetők legyenek. A VR ezen kívül lehetőséget biztosít azoknak is, akik fizikailag nem tudják meglátogatni a művészeti galériákat, mint például mozgáskorlátozottak vagy távoli helyeken élők. Az interaktív módon való művészetekhez való hozzáférés új dimenziót ad a művészeti élménynek, és különösen hasznos lehet a művészettörténészek számára, akik a múltban már nem létező műalkotások rekonstrukcióját és értelmezését végzik.

Ezek az alkalmazások nemcsak a tanulási élményeket forradalmasítják, hanem új módszereket is kínálnak a tudományos és művészeti ismeretek terjesztésére. A jövőben várható, hogy a VR még inkább elterjedt módja lesz az oktatásnak, hiszen folyamatosan fejlődnek a technológiai eszközök, amelyek révén a tanulók interaktív módon ismerhetik meg a világot, akár egy egyetemi campuson, akár a művészetek világában.

Hogyan működnek az optikai követő rendszerek a VR-ben? A Leap Motion és a Quest 2 példája

A Leap Motion Controller, amelyet ma Ultraleap Inc. gyárt, az első olyan követő eszközként jelent meg a piacon, amely képes volt valós időben és nagy pontossággal mérni a kézfejek és az ujjak helyzetét és orientációját. A rendszer egyetlen Leap Motion Controller képes nyomon követni mindkét kéz mozgását, és a mintavételi sebessége 295 Hz – azaz körülbelül 120 képkocka/másodperc (fps), míg a pontossága milliméter alatti. Az eszköz úgy működik, hogy három infravörös fénycsóvát bocsát ki, melyeket a beépített LED-ek generálnak, majd a fény visszaverődik a felhasználó kezéről, és két 640×240 pixeles CCD kamera rögzíti. Az egész rendszer kicsi és kompakt, akkora, mint egy rágógumi csomag, és egy mikro USB kábel segítségével kap áramot, miközben a nyomon követési adatokat is ezen a kábelen keresztül továbbítja a szimulációs szoftverhez.

A Leap Motion rendszere számos előnnyel rendelkezik, mivel alacsony költséggel és egyszerűséggel biztosít kéz- és ujjkövetést, de van egy fontos hátránya: a nyomkövetési távolság mindössze 91 cm. Ez azt jelenti, hogy a felhasználónak a két kéz közelében kell tartania a mozgásokat, ha mindkét kéz avatárját egyszerre szeretné irányítani. Ennek következményeként az egész karok szabad mozgása 3D térben nem lehetséges, amit más, nagyobb mozgástartományú követők lehetővé tesznek. Továbbá, a kutatók arról számoltak be, hogy a rendszer dinamikus pontossága jelentősen romlik, amikor a követett objektumok 25 cm-nél nagyobb távolságra kerülnek a követőtől. Ezen kívül azt is megfigyelték, hogy az Ultraleap Motion Controller képes perceken belül elveszíteni a statikus objektumok nyomon követését, amit a szoftver optimalizálásával magyaráznak, mely a számítási terhelés csökkentésére irányul.

Az optikai követő rendszerek két fő típusra oszthatók: a „kívülről befelé” és a „bentről kifelé” irányuló követőkre. A kívülről befelé irányuló optikai követők rendszerint a helyiség közepére irányított fix kamerák vagy infravörös fényforrások segítségével követik az objektumokat. A Vicon Vantage és Origin rendszerei példák az ilyen típusú rendszerekre, ahogyan az Ultraleap Motion Controller is, ha egy asztalra helyezve használják.

A bentről kifelé irányuló optikai követők ezzel szemben hordozhatóak és a felhasználó által viselt rendszerek, például a fejre helyezett szemüvegek (HMD-k), amelyek a felhasználó mozgását követik. Ilyen módon az optikai követő nem rögzített helyen van, hanem folyamatosan változtatja pozícióját és orientációját a felhasználó mozgásaihoz igazodva. Az Ultraleap Motion Controller, ha a HMD elülső részére van rögzítve, képes nyomon követni a felhasználó kezét, amennyiben az kéz a HMD előtt marad. Az ilyen típusú követés lehetővé teszi, hogy a felhasználó szabadon interakcióba lépjen a VR környezettel, miközben nem szükséges semmilyen játékkontroller vagy érzékelő kesztyű.

A HMD-k gyakran beépített kamerákkal rendelkeznek, amelyek nem a nyomkövetés célját szolgálják, hanem a helyiség ábrázolására használják a kevert valóság alkalmazásokhoz. Az HTC VIVE Pro 2 és a Quest 2 például két különböző megközelítést alkalmaznak: míg a Quest 2 kamerái az ún. SLAM (simultaneous localization and mapping) rendszert alkalmazzák a környezet térképezésére, addig a VIVE Pro 2 kamerái a környezet vizualizációjára szolgálnak.

A Quest 2 optikai követője egyedülálló technológiát alkalmaz a térképezéshez, mivel négy széles látószögű kamerát használ, amelyek a készülék elülső részén helyezkednek el, és amelyek a környezetet az adott kamerák optikai tengelyei mentén képesek megfigyelni. Ezek a kamerák összegyűjtik a környezet jellegzetes látványosságait, például bútorok sarkait vagy a padló mintázatait, hogy a rendszer háromdimenziós térképet építhessen. Ez a térképezési folyamat folyamatosan iterálódik, és a kamerák által készített képek alapján a rendszer egyre pontosabb 3D modellt hoz létre a környezetből.

Fontos, hogy a VR rendszer ne csupán az optikai adatokat használja, hanem kombinálja azokat más technológiai eszközökkel is. A Quest 2 például egy inercia mérőegységet (IMU) is tartalmaz, amely kiegészíti az optikai követést, és amelyet a számítógép periodikusan kalibrál az optikai adatok alapján. A képfeldolgozás és az inercia mérés integrációja lehetővé teszi, hogy a rendszer pontos maradjon a valós idejű interakciók során, miközben minimalizálja a rendszerhibákból eredő torzulásokat, mint például a driftet.

A jövőben ezek a rendszerek várhatóan egyre nagyobb pontossággal és gyorsasággal fognak működni, és sokkal szélesebb követési tartományokkal rendelkeznek majd, lehetővé téve a felhasználók számára a teljes mozgás szabadságát a virtuális térben. A technológiai fejlődés, a jobb szoftver optimalizálás és az eszközök miniatürizálása mind hozzájárulnak ahhoz, hogy ezek a rendszerek még szélesebb körben elérhetők legyenek, és még inkább a mindennapi élet részeivé váljanak.

Mi rejlik a férjem titkai mögött? - Egy házasság titkai
Hogyan használjuk az Angular CDK vágólap API-ját különböző helyzetekben?
Miért fontos a sorsjegy, ha örökké élhetünk?
Hogyan javítják a dokumentumok relevanciáját a Cross-Encoder modell segítségével RAG rendszerekben?
Hogyan találjuk meg a személyes egyensúlyt a munka és a magánélet között?
Gyermekek vízbiztonságát szolgáló intézkedési terv az oktatási intézményben
Gagarini Olimpiádán 6. B Osztály
Iskolai szünet előtt: fontos közlekedésbiztonsági tudnivalók gyalogosoknak és kerékpárosoknak
25 ÉV A MI ISKOLÁNKNAK: Emlékek, Ünneplés és Köszönet a Kedves Tanároknak és Osztálytársaknak!
Iskolai Békéltető Szolgálat Kurátorának Munkaköri Leírása