Design guidelines for limiting and eliminating virtual reality-induced symptoms and effects at work: a comprehensive, factor-oriented review

Virtual reality (VR) can induce side effects known as virtual reality-induced symptoms and effects (VRISE). To address this concern, we identify a literature-based listing of these factors thought to influence VRISE with a focus on office work use. Using those, we recommend guidelines for VRISE amelioration intended for virtual environment creators and users. We identify five VRISE risks, focusing on short-term symptoms with their short-term effects. Three overall factor categories are considered: individual, hardware, and software. Over 90 factors may influence VRISE frequency and severity. We identify guidelines for each factor to help reduce VR side effects. To better reflect our confidence in those guidelines, we graded each with a level of evidence rating. Common factors occasionally influence different forms of VRISE. This can lead to confusion in the literature. General guidelines for using VR at work involve worker adaptation, such as limiting immersion times to between 20 and 30 min. These regimens involve taking regular breaks. Extra care is required for workers with special needs, neurodiversity, and gerontechnological concerns. In addition to following our guidelines, stakeholders should be aware that current head-mounted displays and virtual environments can continue to induce VRISE. While no single existing method fully alleviates VRISE, workers' health and safety must be monitored and safeguarded when VR is used at work

Réalité virtuelle et formation : conception d'environnements virtuels pédagogiques

La recherche dans le domaine des Environnements Virtuels (EV) pour la formation s'est souvent attachée aux aspects techniques, sans proposer une réelle démarche de conception centrée sur les utilisateurs (formés et formateurs). Pour concevoir un EV efficace, utilisable et utile pour la formation, nous proposons une méthodologie de conception prenant en compte divers aspects. En effet, dans un premier temps, il est essentiel de s'interroger sur les objectifs pédagogiques des formateurs et sur les capacités sensori-motrices et cognitives des formés. Ensuite, les capacités technologiques doivent être étudiées. Enfin, l'EV et les fonctionnalités utiles peuvent être spécifiées. Notre méthodologie de conception est basée sur trois composantes fondamentales dans les EV : l'immersion et l'interaction sensori-motrices (i.e. les interactions physiques des utilisateurs avec le système), l'immersion et l'interaction cognitives (i.e. les raisonnements et les comportements des utilisateurs) et l'immersion et l'interaction fonctionnelles (i.e. l'apprentissage et le transfert de la tâche).La réalité virtuelle (RV) est souvent utilisée comme moyen technique pour immerger un formé dans des environnements le plus proche possible de la réalité. Les limitations technologiques actuelles ne permettent pas de s'approcher parfaitement de la réalité. De plus, les formateurs ont souvent besoin de fournir des explications s'appuyant sur des situations éloignées du réel afin d'aider les formés à prendre du recul et à mieux comprendre cette réalité. Les nombreuses potentialités de la RV permettent de proposer différents niveaux de réalisme.Pour gérer ces niveaux de réalisme et optimiser les fonctionnalités offertes par la RV en fonction de objectifs pédagogiques et des difficultés des formés, nous proposons un Agent Pédagogique Intelligent (HAL : Help Agent for Learning)HAL a été conçu pour aider les formateurs à construire un discours pédagogique en environnement virtuel en proposant deux types de stratégies pédagogiques adaptatives. Les premières modifient des aspects du scénario (pannes, conditions météorologiques, etc.). Les secondes fournissent des aides pour la compréhension de la situation (suggérer où le formé peut trouver la connaissance, expliquer une règle, montrer la conséquence de ses erreurs, etc.). Ces stratégies peuvent être mise en œuvre grâce à différentes formes d'assistance pédagogique gérant différents niveaux de réalisme (enrichissement, visualisation de mécanismes cachés, modélisation de concepts abstraits, etc.) HAL est basé sur un système multi-agent permettant de décrire une architecture modulaire et distribuée.Une application professionnelle et industrielle réelle nous a permis de mettre en œuvre notre méthodologie de conception basée sur les aspects cognitifs, d'exploiter un grand nombre de potentialités de la RV et de mettre en évidence l'apport de HAL pour gérer ces fonctionnalités. L'objectif de cette application est de former des conducteurs de TGV à l'intervention sur Lignes à Grande Vitesse (descente sur les voies et manipulation d'appareils de voie.

Virtual Reality Contribution to training and risk prevention

International audienceIndustries need to train their employees continually to learn best practices but also to learn to react to disrupted situations, in particular at SEVESO sites. However, training in such sites is so limited due to potential risks produced by human errors and environmental conditions. In this context, Virtual Environments for Training/ Learning (VET/L) are best suited to overcome these limits. In our work, we developed a VET/L equipped with an Intelligent Tutoring System (ITS) called HERA. In this paper, we present HERA that allows to track learners, detect their errors and prevent potential risks. In addition to classical ITS models, HERA contains a risks model to describe the causality relationships between risks and humane errors. These relationships are represented in a Bayesian network, which is built by interpreting the concepts of a risk analysis bow-tie. Moreover, we integrated a risks module that allows to evaluate risks severit

Réalité virtuelle et formation: conception d'environnements virtuels pédagogiques

PARIS-MINES ParisTech (751062310) / SudocSudocFranceF

PEDAGOGICAL SYSTEM IN VIRTUAL ENVIRONMENTS FOR HIGH-RISK SITES

International audienceTraining at high risk sites (SEVESO sites) has many difficulties regarding potential risks, high training costs, etc. Virtual Environments for Training/Learning (VET/L) are best suited to overcome such difficulties. In this work, we have developed a collaborative VET/L where a learner with other autonomous virtual agents can work together to achieve a specific goal. We equipped this environment with an Intelligent Tutoring System, HERA, allowing to track several learners simultaneously, and to show them the consequences of their errors. HERA provides relevant feedback to learners, in real time or in a replay mode, thanks to its pedagogical model and module. This feedback depends on predefined pedagogical rules based on learners' level, their errors, the pedagogical goal, etc. In this paper, we present our system's architecture. Then, we give a detailed description of the pedagogical model, and we explain the pedagogical module functionalitie

Automated dilemmas generation in simulations

International audienceOur ultimate purpose is to train individuals, in virtual environments, to handle critical situations. One of these critical situations are dilemmas. They refer to situations that lead to negative consequences whichever is the choice made by the protagonist. In critical contexts, it is crucial to know how to handle this kind of situations in order to prevent disastrous consequences from happening. Thus, people need to be exposed to various training situations in which they put in play and develop the appropriate skills. However, in complex domains, it is difficult-sometimes impossible-to write all the possible training scenarios. To address this problem, an automated generation approach is considered. In this article, we present KOBA, a scenario engine that automatically generates dilemma situations without having to write them beforehand. This engine uses knowledge models to extract the necessary properties for dilemmas to emerge. In this article, we present this approach and expose a proof of concept of the generation process