यह अध्ययन व्यक्तिपरक और उद्देश्य मूल्यांकन के संयोजन के लिए एक प्रयोज्य परीक्षण के लिए एक प्रयोगात्मक प्रतिमान प्रस्तुत करता है। उद्देश्य मूल्यांकन ने न्यूरो-सूचना-प्रणाली (न्यूरोआईएस) विधियों को अपनाया, और व्यक्तिपरक मूल्यांकन ने एक प्रयोज्य प्रश्नावली और नासा-टास्क लोड इंडेक्स (नासा-टीएलएक्स) पैमाने को अपनाया।
यह अध्ययन एक प्रबंधन सूचना प्रणाली (एमआईएस) में उभरती प्रौद्योगिकियों के प्रयोज्य परीक्षण के लिए एक प्रयोगात्मक प्रतिमान का परिचय देता है। प्रयोज्य परीक्षण में व्यक्तिपरक और उद्देश्य मूल्यांकन दोनों शामिल थे। व्यक्तिपरक मूल्यांकन के लिए, एक प्रयोज्य प्रश्नावली और एक नासा-टीएलएक्स पैमाने को अपनाया गया था। उद्देश्य मूल्यांकन के लिए, न्यूरो-सूचना-प्रणाली (न्यूरोआईएस) के तरीकों का उपयोग किया गया था। न्यूरोआईएस परिप्रेक्ष्य से, इस अध्ययन ने मल्टीमॉडल माप के लिए मोबाइल एफएनआईआरएस और आंख ट्रैकिंग चश्मे का उपयोग किया, जिसने वास्तविक दुनिया के व्यवहार प्रयोगों में उपयोग किए जाने वाले संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान उपकरणों की पारिस्थितिक वैधता की समस्या को हल किया। इस अध्ययन में इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) में एकीकृत संवर्धित वास्तविकता (एआर) का उपयोग एक प्रयोगात्मक वस्तु के रूप में किया गया था। न्यूरोइमेजिंग डेटा, शारीरिक डेटा, प्रयोज्य प्रश्नावली, और दो सूचना-खोज मोड (एआर बनाम एक वेबसाइट) के बीच नासा-टीएलएक्स स्केल डेटा में अंतर की तुलना करते हुए, एआर के साथ सूचना खोज में खपत निर्णय लेने की प्रक्रिया के दौरान वेबसाइट के साथ सूचना खोज की तुलना में उच्च दक्षता और कम संज्ञानात्मक भार था। प्रयोज्य प्रयोग के परिणाम दर्शाते हैं कि खुदरा क्षेत्र में एक उभरती हुई तकनीक के रूप में एआर, उपभोक्ता अनुभवों को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकता है और उनकी खरीद के इरादे को बढ़ा सकता है। प्रयोगात्मक प्रतिमान, इस अध्ययन में व्यक्तिपरक और उद्देश्य मूल्यांकन दोनों को मिलाकर, उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए प्रयोज्य परीक्षण पर लागू किया जा सकता है, जैसे कि संवर्धित वास्तविकता, आभासी वास्तविकता, कृत्रिम बुद्धि, पहनने योग्य प्रौद्योगिकी, रोबोटिक्स और बड़ा डेटा। यह उभरती प्रौद्योगिकियों को अपनाने के साथ मानव-कंप्यूटर-इंटरैक्शन में उपयोगकर्ता अनुभव के लिए एक व्यावहारिक प्रयोगात्मक समाधान प्रदान करता है।
छह सीमांत प्रौद्योगिकियां जो उपभोक्ताओं के साथ बातचीत करती हैं, आमतौर पर संवर्धित वास्तविकता, आभासी वास्तविकता, कृत्रिम बुद्धि, पहनने योग्य प्रौद्योगिकी, रोबोटिक्स और बड़े डेटा द्वारा प्रतिनिधित्व की जाती हैं, उपभोक्ता व्यवहारके कई सैद्धांतिक मॉडल को फिर से आकार दे रही हैं। संवर्धित वास्तविकता (एआर) एक नई तकनीक है जो उपभोक्ता अनुभव को बढ़ा सकती है और उपभोक्ता संतुष्टि में सुधार कर सकती है। यह आभासी ता और वास्तविकता को फ्यूज करने के लिए वास्तविक परिदृश्यों पर पाठ्य जानकारी, चित्र, वीडियो और अन्य आभासी वस्तुओं को सुपरइम्पोज करता है, इस प्रकार स्पष्टीकरण, मार्गदर्शन, मूल्यांकन और भविष्यवाणी2 के माध्यम से वास्तविक दुनिया में जानकारी बढ़ाता है। एआर एक नए प्रकार का मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन प्रदान करता है, जो उपभोक्ताओं के लिए एक इमर्सिव शॉपिंग अनुभव बनाता है, औरकई अनुप्रयोगों 3,4 के विकास का नेतृत्व करता है। हालांकि, एआर सेवाओं की उपभोक्ता स्वीकृति अभी भी न्यूनतम है, और कई कंपनियां इस प्रकार एआर तकनीक 5,6 को अपनाने के बारे में सतर्क हैं। प्रौद्योगिकी स्वीकृति मॉडल (टीएएम) का व्यापक रूप से नईसूचना प्रौद्योगिकियों 7,8 को अपनाने के व्यवहार को समझाने और भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया गया है। टीएएम के अनुसार, एक नई तकनीक के लिए अपनाने का इरादा काफी हद तक इसकीप्रयोज्यता पर निर्भर करता है। इसलिए, टीएएम परिप्रेक्ष्य से एआर सेवाओं की धीमी उपभोक्ता स्वीकृति के लिए एक संभावित स्पष्टीकरण नई तकनीकों की प्रयोज्यता से संबंधित हो सकता है, जोखरीदारी करते समय एआर की प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।
प्रयोज्यता को निर्दिष्ट उपयोगकर्ताओं द्वारा निर्दिष्ट संदर्भ में निर्दिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने की प्रभावशीलता, दक्षता और संतुष्टि के रूप में परिभाषित किया गयाहै। वर्तमान में, प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने के लिए दो मुख्य तरीके हैं: व्यक्तिपरक और उद्देश्य मूल्यांकन13। व्यक्तिपरक मूल्यांकन मुख्य रूप से प्रश्नावली और तराजू का उपयोग करके आत्म-रिपोर्ट विधियों पर निर्भर करते हैं। शोध की इस पंक्ति के बाद, इस अध्ययन में उपयोग की जाने वाली प्रश्नावली में एक लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए सूचना खोज मोड से जुड़ी पांच विशेषताएं शामिल थीं: (1) दक्षता, (2) उपयोग में आसानी, (3) यादगारता (याद रखने में आसान), (4) संतुष्टि (सूचना खोज मोड आरामदायक और सुखद है), और (5) अन्य वस्तुओं के लिए सामान्यीकरण14,15,16।. इसके अलावा, संज्ञानात्मक भार, एक शिक्षार्थी17 की संज्ञानात्मक प्रणाली पर एक विशेष कार्य करते समय भार का प्रतिनिधित्व करता है, प्रयोज्यता18,19 का एक और मुख्य संकेतक है। इस प्रकार, इस अध्ययन ने वेबसाइट सेवाओं का उपयोग करके एआर बनाम खरीदारी का उपयोग करते समय संज्ञानात्मक भार को मापने के लिए एक व्यक्तिपरक मीट्रिक के रूप में नासा टास्क लोड इंडेक्स (नासा-टीएलएक्स) 13,20 का भी उपयोग किया। यह उल्लेखनीय है कि स्व-रिपोर्ट विधियां व्यक्तियों की क्षमता और इच्छा पर निर्भर करती हैं कि वे अपने दृष्टिकोण और / या पूर्व व्यवहार21 को सटीक रूप से रिपोर्ट कर सकें, जिससे गलत रिपोर्टिंग, अंडर-रिपोर्टिंग या पूर्वाग्रह की संभावना खुल जाती है। इस प्रकार, उद्देश्य उपाय पारंपरिकव्यक्तिपरक तरीकों के लिए एक मूल्यवान पूरक हो सकते हैं।
एआर प्रयोज्यता के उद्देश्य मूल्यांकन के लिए न्यूरो-सूचना-प्रणाली (न्यूरोआईएस) विधियों का उपयोग किया जाता है। 2007 के आईसीआईएस सम्मेलन में डिमोका एट अल द्वारा गढ़ा गया न्यूरोआईएस, सूचना प्रणाली (आईएस) 23 के क्षेत्र में बढ़ते ध्यान को आकर्षित कर रहा है। न्यूरोआईएस आईएस प्रौद्योगिकियों24,25 के विकास, अपनाने और प्रभाव को बेहतर ढंग से समझने के लिए संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के सिद्धांतों और उपकरणों का उपयोग करता है। आज तक, संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान उपकरण, जैसे कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई), इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी), पॉज़िट्रॉन उत्सर्जन गणना टोमोग्राफी, मैग्नेटोएन्सेफलोग्राफी (एमईजी), और कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (एफएनआईआरएस), आमतौर पर न्यूरोआईएस अध्ययन26,27 में उपयोग किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, डिमोका और डेविस ने वेबसाइट के साथ बातचीत करते समय विषयों के सक्रियण को मापने के लिए एफएमआरआई का उपयोग किया, और खुलासा किया कि उपयोग में आसानी ने प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (पीएफसी) 28 में सक्रियण को प्रभावित किया। इसी तरह, ईईजी का उपयोग करते हुए, मोरिडिस एट अल ने पाया कि ललाट विषमता उपयोगिता29 के साथ निकटता से जुड़ी हुई थी। इन परिणामों से संकेत मिलता है कि पीएफसी प्रयोज्यता में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।
यद्यपि पिछले न्यूरोआईएस अध्ययनों में उपलब्धियां हासिल की गई हैं, इन अध्ययनों में उपयोग किए जाने वाले प्रतिमानों में कम पारिस्थितिक वैधता वाले विषयों के शरीर के आंदोलनों को सीमित किया गया था, जिससे उनके सैद्धांतिक और व्यावहारिक योगदान सीमित हो गए थे। खरीदारी करते समय एआर जैसी तकनीकों के साथ बातचीत करने के लिए मुफ्त शरीर आंदोलनों की आवश्यकता होती है, और विषय बाधाएं काफी हद तक उपभोक्ता अनुभव को खराब करती हैं जैसा कि He et al.22 में चर्चा की गई है। इस प्रकार, सूचना प्रणालियों के प्रयोज्य परीक्षण के लिए उच्च पारिस्थितिक वैधता वाले मस्तिष्क-इमेजिंग उपकरणों की आवश्यकता होती है। इस संबंध में, एफएनआईआरएस के अद्वितीय तकनीकी फायदे हैं: एफएनआईआरएस प्रयोगों के दौरान, विषय कुछ हद तक स्वतंत्र रूप सेआगे बढ़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, पिछले अध्ययनों ने पोर्टेबल एफएनआईआरएस31 का उपयोग करके साइकिल चलाने जैसी कई बाहरी गतिविधियों के दौरान विषयों के मस्तिष्क सक्रियण को मापा है। इसके अलावा, एफएनआईआरएस कम लागत वाला है औरलंबे समय तक मस्तिष्क सक्रियण के माप को सक्षम बनाता है। इस अध्ययन में, एफएनआईआरएस का उपयोग एआर बनाम वेबसाइट की शॉपिंग सेवाओं का उपयोग करते हुए विषयों के संज्ञानात्मक भार के स्तर को निष्पक्ष रूप से मापने के लिए किया गया था।
नेत्र ट्रैकिंग हालके वर्षों में प्रयोज्य परीक्षण के दौरान उपयोगकर्ताओं के दृश्य ध्यान का पता लगाने के लिए एक मूल्यवान मनोवैज्ञानिक तकनीक रही है और न्यूरोआईएस अध्ययन34 में भी व्यापक रूप से उपयोग की गई है। तकनीक आंख-मन परिकल्पना पर निर्भर करती है, जो मानती है कि पर्यवेक्षक का ध्यान वहां जाता है जहां ध्यान निर्देशित किया जाता है, कि दृश्य ध्यान मानसिक प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है, और दृश्य ध्यान के पैटर्न मानव संज्ञानात्मक रणनीतियों को दर्शाते हैं35,36,37। एआर अनुसंधान के क्षेत्र में, यांग एट अल ने यह पता लगाने के लिए आंखों की ट्रैकिंग का उपयोग किया कि एआर विज्ञापन ने उनकी जिज्ञासाऔर ध्यान बढ़ाकर विज्ञापन के प्रति उपभोक्ताओं के दृष्टिकोण में सुधार किया है। वर्तमान अध्ययन में, आंखों की ट्रैकिंग का उपयोग विषयों के ध्यान को मापने के लिए किया गया था, जिसमें कुल निर्धारण अवधि, औसत निर्धारण अवधि, निर्धारण आवृत्ति, आवृत्ति आवृत्ति, औसत स्कैन अवधि और औसत स्कैन पथ लंबाई जैसे पैरामीटर शामिल थे।
सारांश में, यह अध्ययन एक प्रयोज्य परीक्षण विधि का प्रस्ताव करता है जो एक उदाहरण के रूप में एआर अनुप्रयोगों के साथ व्यक्तिपरक और उद्देश्य मूल्यांकन को जोड़ती है। व्यक्तिपरक मूल्यांकन के लिए एक प्रयोज्य प्रश्नावली और एक नासा-टीएलएक्स पैमाने का उपयोग किया गया था, और उद्देश्य मूल्यांकन39,40 के लिए एफएनआईआरएस और आंख ट्रैकिंग के संयोजन वाले मल्टीमॉडल उपायों का उपयोग किया गया था।
प्रायोगिक डिजाइन
प्रायोगिक सामग्री: वास्तविक जीवन की खरीदारी के संदर्भ का अनुकरण करने के लिए, एक प्रयोगशाला में एक उत्पाद शेल्फ बनाया गया था, और खनिज पानी के दो अलग-अलग ब्रांडों को प्रयोगात्मक सामग्री के रूप में शेल्फ पर रखा गया था। आवश्यक वस्तुओं के रूप में, खनिज पानी का चयन किया गया था क्योंकि प्रतिभागियों को उनकी व्यावसायिक पृष्ठभूमि, लिंग और क्रय क्षमता के आधार पर व्यक्तिपरक मूल्यांकन में पूर्वाग्रह नहीं होगा। अप्रासंगिक चर के हस्तक्षेप को खत्म करने के लिए ब्रांडों की कीमत, क्षमता और परिचितता को नियंत्रित किया गया था ( सामग्री की तालिका देखें)।
प्रयोज्य परीक्षण में दो शर्तें शामिल थीं: एक स्मार्टफोन-आधारित एआर एप्लिकेशन (पूरक चित्रा 1) और एक वेबसाइट (पूरक चित्रा 2)। एआर एप्लिकेशन को एआर इंजन के आधार पर प्रोग्राम किया गया था। वेबसाइट को पायथन का उपयोग करके विकसित किया गया था, जो फ्रंट-एंड के लिए बूटस्ट्रैप और बैक-एंड के लिए फ्लास्क पर आधारित था। एआर एप्लिकेशन और वेबसाइट को स्मार्टफोन पर चलाया और ब्राउज़ किया गया था। खनिज पानी के दो अलग-अलग ब्रांडों में से, एक का उपयोग एआर स्थिति में प्रयोगात्मक सामग्री के रूप में किया गया था, और दूसरे का उपयोग वेबसाइट की स्थिति में किया गया था।
प्रायोगिक कार्य: प्रतिभागियों को आईओटी अनुप्रयोग संदर्भों से प्राप्त चार सूचना खोज कार्यों को करने के लिए कहा गया था: पानी की गुणवत्ता, भंडारण तापमान, मिलान आहार और प्रति लीटर की कीमत। ये चार सूचना आइटम हैं जो उपभोक्ता आमतौर पर ध्यान देते हैं जब वे खनिज पानी खरीदते हैं। प्रतिभागियों के लिए कार्यों को पूरा करने के लिए समय की कोई बाधा नहीं थी।
पानी की गुणवत्ता: खनिज पानी की गुणवत्ता में आमतौर पर दो संकेतक शामिल होते हैं: कुल घुलित ठोस (टीडीएस) और पीएच मान। टीडीएस खनिज सामग्री को दर्शाता है, और पीएच मान पानी की अम्लता / क्षारीयता का वर्णन करता है। ये दो संकेतक खनिज पानी में निहित तत्वों का पता लगाने और स्वाद को प्रभावित करने से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, ब्रुवोल्ड और ओंगर्थ ने पानी की संवेदी गुणवत्ता को इसकी टीडीएस सामग्री41 के अनुसार पांच ग्रेड में विभाजित किया। मार्कसेन एट अल ने पाया कि पानी में 100-400 मिलीग्राम / एल टीडीएस42 की सीमा में अच्छे संवेदी गुण हैं। इस अध्ययन में उपयोग किए गए खनिज पानी के दो ब्रांडों के टीडीएस और पीएच मान को क्रमशः टीडीएस और पीएच मीटर का उपयोग करके मापा गया था, और फिर एआर एप्लिकेशन और वेबसाइट पर चिह्नित किया गया था। कार्य करते समय, प्रतिभागियों को खनिज पानी के टीडीएस और पीएच मूल्यों की रिपोर्ट करने और यह पुष्टि करने की आवश्यकता थी कि क्या ये मान नाममात्र सीमा के भीतर थे। एआर स्थिति में, प्रतिभागी पानी की बोतल को स्कैन करके यह जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। वेबसाइट की स्थिति में, प्रतिभागियों को चार चरणों का पालन करना आवश्यक था: (1) खनिज पानी की बोतल के पीछे एक संख्यात्मक कोड खोजना, (2) खनिज पानी के लिए टीडीएस और पीएच मान प्राप्त करने के लिए क्वेरी बॉक्स में संख्यात्मक कोड दर्ज करना, (3) वेबसाइट पर खनिज पानी के लिए नाममात्र सीमा खोजना, और (4) मौखिक रूप से रिपोर्ट करना कि क्या टीडीएस और पीएच मान उत्पाद के लिए नाममात्र सीमा के भीतर हैं।
भंडारण तापमान: तापमान में परिवर्तन के कारण परिवहन और भंडारण के दौरान खनिज पानी की गुणवत्ता कम हो सकती है। प्रयोगों से पता चला है कि परिवहन और भंडारण के दौरान खनिज पानी के लिए उपयुक्त तापमान 5 डिग्री सेल्सियस और 25 डिग्री सेल्सियस के बीच है। इस तापमान सीमा में, पानी में खराब गंध नहीं होतीहै। वर्तमान प्रयोग में, विभिन्न स्थानों पर दो प्रकार के खनिज पानी के भंडारण तापमान को एआर एप्लिकेशन और वेबसाइट पर चिह्नित किया गया था। कार्य करते समय, प्रतिभागियों को भंडारण स्थान और पानी के संबंधित तापमान की रिपोर्ट करने की आवश्यकता थी। एआर स्थिति में, प्रतिभागी पानी की बोतल को स्कैन करके यह जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। वेबसाइट की स्थिति में, प्रतिभागी क्वेरी बॉक्स में संख्यात्मक कोड दर्ज करके यह जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।
मिलान आहार: खनिज पानी के विभिन्न ब्रांड अपनी अनूठी खनिज संरचना और बुलबुला सामग्री के कारण विभिन्न मेनूके लिए उपयुक्त हैं। वर्तमान प्रयोग में, एआर एप्लिकेशन और वेबसाइट पर दो खनिज पानी के लिए आहार संबंधी सिफारिशें चिह्नित की गई थीं। कार्य करते समय, प्रतिभागियों को यह रिपोर्ट करने की आवश्यकता थी कि खनिज पानी मेनू में भोजन से कैसे मेल खाता है। एआर स्थिति में, प्रतिभागी पानी की बोतल को स्कैन करके यह जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। वेबसाइट की स्थिति में, प्रतिभागी वेबसाइट पर इस जानकारी की खोज कर सकते हैं।
कीमत प्रति लीटर: वर्तमान में, चीन में खनिज पानी की बोतलों पर लेबल प्रति लीटर कीमत की जानकारी प्रदर्शित नहीं करते हैं। इससे उपभोक्ताओं के लिए विभिन्न प्रकार के खनिज पानी की इकाई कीमतों में अंतर को अलग करना मुश्किल हो जाता है। इसलिए, वर्तमान प्रयोग में प्रतिभागियों को प्रति लीटर कीमत की रिपोर्ट करने की आवश्यकता थी। एआर एप्लिकेशन में, प्रतिभागी पानी की बोतल को स्कैन करके सीधे प्रति लीटर मूल्य प्राप्त कर सकते हैं। वेबसाइट की स्थिति में, जानकारी की गणना लेबल पर इकाई मूल्य और मात्रा से की जा सकती है।
इस अध्ययन में प्रतिभागी के भीतर के डिजाइन का उपयोग किया गया, जिसमें प्रतिभागी समावेश और बहिष्करण मानदंड थे जैसा कि तालिका 1 में वर्णित है। कुल 40 प्रतिभागियों ने प्रयोग पूरा किया (20 पुरुष और 20 महिलाएं, औसत आयु = 21.31 ± 1.16 वर्ष)। सभी प्रतिभागी जियांग्सू यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के स्नातक थे और उन्हें यादृच्छिक रूप से दो समूहों (ए और बी) में व्यवस्थित किया गया था। आदेश प्रभाव से बचने के लिए, प्रयोगात्मक क्रम को दो समूहों (ए / बी) में संतुलित किया गया था। विशेष रूप से, एक समूह ने पहले एआर स्थिति और फिर वेबसाइट की स्थिति का प्रदर्शन किया, जबकि दूसरे समूह ने पहले वेबसाइट और फिर एआर स्थिति का प्रदर्शन किया। प्रतिभागियों को प्रयोग के लिए तैयारी पूरी करने, उपकरणों को पहनने और प्रयोगात्मक कार्यों को करने की आवश्यकता थी। इंटर-एक्सपेरिमेंट अंतराल को 10 सेकंड तक सेट किया गया था ताकि कॉर्टिकल सक्रियण को बेसलाइन स्तर पर लौटने की अनुमति मिल सके, बाद के कार्य में क्रॉस-प्रभाव से बचा जा सके। वेबसाइट प्रयोग के अंत में, प्रतिभागियों को प्रयोज्य प्रश्नावली और नासा-टीएलएक्स पैमाने को पूरा करने की आवश्यकता थी। प्रयोगात्मक फ़्लोचार्ट चित्र 1 में दिखाया गया है। प्रयोगात्मक सेटअप की एक तस्वीर चित्रा 2 में प्रस्तुत की गई है।
तालिका 1: अध्ययन के लिए समावेश और बहिष्करण मानदंड। कृपया इस तालिका को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।
चित्र 1: प्रायोगिक फ़्लोचार्ट। प्रत्येक प्रयोग ~ 45 मिनट तक चला, कार्यों के बीच 10 सेकंड की आराम अवधि के साथ। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्रा 2: प्रयोगात्मक दृश्य का उदाहरण सेटअप। प्रयोगात्मक सामग्री, प्रतिभागी और उपकरण दिखाए गए हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
प्रोटोकॉल के भीतर महत्वपूर्ण कदम
प्रयोग के दौरान, परिणामों की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए कई कदमों पर विचार किया गया था। सबसे पहले, जो प्रतिभागी प्रयोग में उपयोग किए जाने वाले खनिज पानी ?…
The authors have nothing to disclose.
इस अध्ययन को जियांग्सू प्रांतीय शिक्षा विभाग (2018 एसजेए 1089), जियांग्सू गवर्नमेंट स्कॉलरशिप फॉर ओवरसीज स्टडीज (जेएस -2018-262), झेजियांग प्रांत के प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन (LY19G020018) और चीन के राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन (एनएसएफसी) (72001096) के दर्शन और सामाजिक विज्ञान अनुसंधान परियोजना द्वारा समर्थित किया गया था।
AR Engine | Unity Technologies | 2020.3.1 | AR development platform |
AR SDK | PTC | Vuforia Engine 9.8.5 | AR development kit |
Eye Tracker (eye tracking glasses) | SMI, Germany | SMI ETG | Head-mounted eye tracking system |
Eye Tracker Recording software | SMI, Germany | iViewETG Software | Eye Tracker Recording software |
fNIRS probes | Artinis Medical Systems BV, Netherlands | Artinis PortaLite | Light source: Light emitting diodes Wavelengths: Standard nominal 760 and 850 nm |
fNIRS software | Artinis Medical Systems BV, Netherlands | OxySoft 3.2.70 | fNIRS data recording and analysis software |
Mineral Water | Groupe Danone | Badoit | Experimental material in the AR condition Capacity: 330ml Price: ![]() |
Mineral Water | Nestlé | Acqua Panna | Experimental material in the website condition Capacity: 250ml Price: ![]() |
Skin Preparation Gel | Weaver and Company | Nuprep | Clean the forehead skin of the participants |
Smartphone | Xiaomi | Redmi K30 Ultra | Smartphone-based AR application and website |