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1.Exploring Eye Gaze Visualization Techniques for Identifying Distracted 
Students in Educational VR（IEEE VR 2020） 
摘要：我們提出了一種架構，使VR教學代理能夠響應眼動追蹤監控的用戶注意力變化。基于行為的人工智能包括低級傳感器元素、計算高級傳感器注意力指標的傳感器組合器（稱為廣義熱點）、用于排列場景元素和響應的注釋系統及其響應選擇系統。我們表明，這些技術可以控制教師化身剪輯的播放，這些剪輯指出并解釋VR石油鉆井平臺中的物體以進行訓練。（主要也是看用戶有沒有看示意的位置） 

研究背景與目的
本研究的目的是探索各種眼動追蹤可視化技術在虛擬現實教育環境中，識別分心學生的效果。隨著虛擬現實技術在教育領域的應用日益廣泛，理解學生的注意力狀態變得尤為重要。

方法
研究采用了多種眼動追蹤可視化技術，包括視線箭頭（GA）、視線軌跡（GT）、視線環（GR）、視線圓盤（GD）、視線熱點圖（GH）以及綜合技術（GTA）。參與者被要求在虛擬現實環境中使用這些技術，并對其有效性進行評分。

結果
- **單一學生場景**：視線軌跡（GT）被認為是最有效的技術，能夠幫助參與者快速定位學生的注視點并識別分心狀態。視線箭頭（GA）和視線熱點圖（GH）效果較差，參與者認為其不夠直觀。
- **多學生場景**：GT同樣表現最佳，但參與者對視線熱點圖（GH）的反饋依然較差。GR和GD技術在一定程度上也被認為有效。
- 統計分析顯示，無論是單一學生還是多學生場景，GT技術在準確性和響應時間方面均表現優異。

討論
參與者普遍認為，GT技術的直觀性和實用性最高。GA技術由于箭頭的方向和大小不夠直觀，未能獲得廣泛認可。GH技術由于視覺效果不夠明顯，導致參與者難以追蹤學生的注視點。

結論
視線軌跡（GT）技術在識別分心學生方面表現最佳，建議在教育虛擬現實環境中優先采用該技術。其他技術如視線環（GR）和視線圓盤（GD）在特定場景下也有其應用價值，但視線箭頭（GA）和視線熱點圖（GH）效果有限。

2.Heat Metaphor for Attention Estimation for Educational VR （VRW）

摘要：我們為教育VR應用程序制作了一種技術原型，以實時估計每個學生的注意力 水平。我們的系統將分數附加到學生和物體上，這些分數會隨著眼動追蹤的凝視交叉 點而變化。與簡單的基于角度的方法相比，我們的系統提供了對象重要性的動態和精 細表示，并使課程設計者不必完全定義感興趣的對象和時間。我們的系統考慮了多個 學生的同時行為，并過濾掉了專心學生的短暫行為偏差。結果可以幫助教師或虛擬代 理更好地指導學生。（實時多人在線觀看，以大多數人的觀察區域應該看的區域）

1. 研究背景：

   • 在教育VR中，教師需要有效地了解學生的注意力狀態。傳統方法無法提供足夠的細粒度信息，而現代VR設備提供了包括眼動追蹤在內的更多感知輸入。

2. 研究目的：

   • 開發一種新的技術，通過眼動追蹤實時估計學生的注意力水平，幫助教師更好地指導學生。

3. 研究方法：

   • 系統將“溫度”分配給學生和對象，并根據眼動追蹤的交叉點動態調整這些分數。該系統能夠處理多個學生的行為，并過濾掉注意力集中的學生的短暫行為偏差。

4. 研究結果：

   • 該系統提供了一種動態和細粒度的對象重要性表示，減少了課程設計者定義興趣對象和時間安排的負擔，最終有助于教師或虛擬代理更好地引導學生??。

總結

這兩篇論文主要探討了在教育VR環境中，通過眼動追蹤技術和可視化方法來估計和提高學生注意力的方法。第一篇論文提出了六種眼動可視化技術，并通過用戶研究比較其效果，發現短粒子軌跡表現較好。第二篇論文則介紹了一種基于“熱度”隱喻的注意力估計系統，通過動態調整學生和對象的“溫度”來實時評估學生的注意力水平，從而幫助教師更有效地指導學生。這些研究為未來的教育VR系統提供了有價值的設計思路和實踐參考。