利用VR手部重定向提升可行感以持續練習
arXiv - Human-Computer InteractionIsidro Butaslac, Yota Nagaya, Almira Princess Redoble, Jordan Aiko Deja, Nicko Reginio Caluya, Maheshya Weerasinghe, Taishi Sawabe, Hirokazu Kato, Eric Cesar Vidal Jr
提出在VR中以微調手部重定向來提升使用者對動作可行性的感知，促進持續練習並探討其對自主性與真實性的影響。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
將可行感視為VR介入的核心目標，提供新型跨感官支持。
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此觀點將焦點從純粹的動作難度轉向使用者即時的心理評估，能更精準調整介入強度，提升長期參與度。
AI 重點 2
在設計中平衡自主性與支持的張力，避免介入變成控制。
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若忽視自主性，使用者可能抵觸或失去信任，長期效果受限；因此設計需提供可調節的重定向選項與透明說明。
核心研究發現
- 1
手部重定向可在不改變實際物理動作的前提下，讓使用者在VR中提前達到目標，產生微成功感。
- 2
將重定向限制在感知上限內，可避免過度干擾，保持使用者的自主感與信任。
- 3
過度或不透明的重定向可能削弱使用者的自主性、真實感，甚至導致依賴性。
對教育工作者的啟發
在設計VR健身或伸展應用時，可採用保守的手部重定向，將重定向幅度限制在使用者可感知的範圍內，藉此在不改變實際動作的情況下，讓使用者先行達成虛擬目標，產生微成功感。此策略能提升使用者的持續動機與早期重返率，同時避免過度干擾造成自主性與真實感受損。設計者應提供可調節參數、透明說明與選擇權，並在實驗階段收集使用者對自主性與信任的回饋，以確保介入既有效又被接受。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Rewiring Perceived Doability in VR: Hand Redirection as a Subtle Cross-Sensory Support for Sustained Practice
- 作者：
- Isidro Butaslac, Yota Nagaya, Almira Princess Redoble, Jordan Aiko Deja, Nicko Reginio Caluya, Maheshya Weerasinghe, Taishi Sawabe, Hirokazu Kato, Eric Cesar Vidal Jr
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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