Verbesserung der Benutzerleistung durch adaptive Änderung haptischer Feedback-Hinweise in einer Fitts's Law-Aufgabe

Die Verbesserung der Leistung von menschlichen Nutzern bei komplexen Aufgaben ist eine wichtige Forschungsfrage in vielen Bereichen, von der Fertigung bis zur Rehabilitation und chirurgischen Ausbildung. Viele Beispiele in der Literatur untersuchen die Auswirkungen sowohl von haptischer Unterstützung oder Anleitung zur Durchführung einer Aufgabe als auch von haptischer Behinderung, um vorübergehend die Schwierigkeit der Aufgabe zu erhöhen, mit dem letztendlichen Ziel eines schnelleren Lernens. Studien legen nahe, dass die adaptive Änderung der Anleitung basierend auf dem Fachwissen am effektivsten sein könnte. Allerdings hat, soweit wir wissen, noch keine schlüssige Studie diese Verbesserungsmodi in einem systematischen Experiment evaluiert. In diesem Artikel bewerten wir die Lernresultate von 24 menschlichen Probanden in einer randomisierten kontrollierten Studie, die eine Fitts'sche Gesetz-Reichaufgabe unter verschiedenen haptischen Feedback-Bedingungen durchführen, einschließlich: kein Haptik, unterstützende Haptik, widerstandsfähige Haptik und adaptiv ändernde Haptik, die an den aktuellen Leistungsmaßen gebunden ist. Jeder Proband führte insgesamt 400 Versuche durch, und dieses Papier berichtet über die Ergebnisse von 40 Vorab-Tests und 40 Nachtests. Während die meisten Bedingungen Verbesserungen in der Leistung zeigten, fanden wir statistisch signifikante Ergebnisse, die darauf hinweisen, dass unser adaptives haptisches Feedback zu schnellerem und effektiverem Lernen führt, wie durch Metriken der Bewegungszeit, Überschreitung, Leistungsindex und Geschwindigkeit im Vergleich zu den anderen Gruppen belegt wird.