Science Advances dergisinde yayımlanan araştırmada, katılımcılardan sanal gerçeklik ortamında gösterilen görsel şekilleri sınıflandırmayı öğrenmeleri istendi. Katılımcılar seçimlerini ya basit bir düğmeye basarak ya da sanal bir ışın kılıcını sallamak ve yanıt kutusuna yumruk atmak gibi daha geniş kol hareketleriyle belirtti.
GENİŞ KOL HAREKETLERİ AVANTAJ SAĞLADI
Deneylerde iki farklı öğrenme biçimi karşılaştırıldı. Birinde katılımcılar, belirli özelliklere dayanan açık kurallarla sınıflandırma yaptı. Diğerinde ise birden fazla görsel özelliği birlikte değerlendirerek örüntüleri ayırt etmeleri gerekiyordu.
Geniş kol hareketleri kullanan katılımcılar, birden fazla özelliğin birlikte değerlendirilmesini gerektiren görevleri daha iyi öğrendi ve daha doğru yanıtlar verdi. Açık kurallara dayanan görevlerde ise benzer bir avantaj görülmedi. Bu görevlerin zorlaştırılması da sonucu değiştirmedi.
Araştırmacılar, farkın görüntülere daha uzun bakmaktan veya yanıt verme hızından kaynaklanıp kaynaklanmadığını da kontrol etti. Hareketin sağladığı avantaj, bu etkenler hesaba katıldığında da belirli öğrenme görevleriyle sınırlı kaldı.
YENİ YÖNTEMLER İÇİN YARDIMCI OLABİLİR
Çalışmanın dikkat çekici bulgularından biri, hareket ederek öğrenen katılımcıların daha sonra düğmeye basarak yanıt vermeye geçtiklerinde de avantajlarını koruması oldu. Bu sonuç, hareketin yalnızca o anda doğru yanıt vermeyi kolaylaştırmadığını, öğrenilen bilginin edinilmesine de katkıda bulunabileceğini düşündürüyor.
Araştırmacılara göre bulgular, çok sayıda işareti birlikte değerlendirmeyi gerektiren becerilerin eğitiminde yeni yöntemlerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Ancak sanal gerçeklik ortamındaki sonuçların sınıflara veya mesleki eğitimlere ne ölçüde aktarılabileceği henüz bilinmiyor.
Araştırmanın ortaya koyduğu katkı, belirli hareketlerle verilen yanıtların, belirli görsel sınıflandırma görevlerinin öğrenilmesini kolaylaştırmasıyla sınırlı.