As virtual reality (VR) technology becomes more pervasive, it continues to find multiple new uses beyond research laboratories. One of them is distance adult education -- the potential of VR to provide valuable education experiences is massive, despite the current barriers to its widespread application. Nevertheless, recent trends demonstrate clearly that VR is on the rise in education settings, and VR-only courses are becoming more popular across the globe. This trend will continue as more affordable VR solutions are released commercially, increasing the number of education institutions that benefit from the technology. No accessibility guidelines exist at present that are created specifically for the design, development, and use of VR hardware and software in distance education. The purpose of this workshop is to address this niche. It gathers researchers and practitioners who are interested in education and intend to work together to formulate a set of practical guidelines for the use of VR in distance adult education to make it accessible to a wider range of people.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE虚拟现实会议一直是展示虚拟现实(VR)广泛领域研究成果的主要国际场所,包括增强现实(AR),混合现实(MR)和3D用户界面中寻求高质量的原创论文。每篇论文应归类为主要涵盖研究,应用程序或系统,并使用以下准则进行分类:研究论文应描述有助于先进软件,硬件,算法,交互或人为因素发展的结果。应用论文应解释作者如何基于现有思想并将其应用到以新颖的方式解决有趣的问题。每篇论文都应包括对给定应用领域中VR/AR/MR使用成功的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/vr/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月23日
Cooperative Minibatching in Graph Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月20日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月23日
Cooperative Minibatching in Graph Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月20日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员