Shephard Teszt VR-ben

A cél

A megoldás

Képernyőképek (5)

Kezdőprompt

Ez az a prompt, amellyel a projekt elindult. A további iterációkat a prompt library mutatja be.

Készítsd el az alábbi webxr-s VR-s megoldást - úgy, hogytelefonon és laptopon is lehessen használni. de a fő cél a VR, az Meta Quest 3-n való, böngészőből indított futás
MindView VR

Preview
Files
Code
More





Get feedback from anyone
Get comments on the preview of what you've built before you ship it. No Lovable account needed to comment.

Mar 2 at 3:40 PM
CÉL ÉS TUDOMÁNYOS KERET
Ez a modul egy térlátás + mentális rotáció + gyors döntéshozatal VR-alapú mérőeszköz, amely a Shepard–Metzler típusú 3D “kockafigurák” összehasonlítására épül. A feladat fő értéke, hogy objektíven mér reakcióidőt és pontosságot, és a teljesítmény a rotációs szög függvényében jól modellezhető.

Mérési célok (high-level):

Mentális rotációs teljesítmény (sebesség + pontosság)

Döntési stabilitás időnyomás alatt

(Opcionális) vizuális keresési stratégia szemmozgásból (fixációk/szakkádok) VR-ben

TERMÉKFORMÁTUM ÉS PLATFORM
A megoldás egy WebXR-kompatibilis VR webapp, amely VR headset böngészőjében fut (online vagy lokális intraneten is). A cél a szabványosítható vizsgálati menet, gyors adminisztráció, és exportálható mérési adatok.

Kötelező műszaki alapok:

WebXR (VR mód), WebGL/Three.js jellegű 3D render

Input: VR kontrollerek sugármutatóval (ray), opcionálisan kézkövetés

Időmérés: performance.now() alapú ms pontosság

Lokális tárolás: IndexedDB (vizsgálati sessionök), export: CSV + JSON

FELHASZNÁLÓI SZEREPKÖRÖK
Ez a teszt tipikusan “vizsgálati helyzetben” fut, ezért két szerepkörrel érdemes tervezni.

Vizsgált személy (Participant): tesztet futtat, tutorialt elvégzi, próbafutam, éles futam.

Vizsgáló/Operátor (Examiner/Admin): paraméterez, sessiont indít, exportál, riportot megnyit.

UX-FOLYAMAT ÉS KÉPERNYŐK (SCENE FLOW)
A flow célja, hogy a vizsgált személynek “egyértelmű és minimalista”, a vizsgálónak pedig “gyorsan állítható” legyen.

Start / Nyelv / Mód

Nyelv: HU / EN

Megjelenés: világos / sötét

Nehézség: Easy / Medium / Hard / Custom

Azonosítás + hozzájárulás

Participant ID (szabad szöveg) + opcionális demó mezők (életkor, domináns kéz, VR-tapasztalat)

Rövid adatkezelési és vizsgálati beleegyezés (checkbox)

Kalibráció

VR “komfort-check” (álló/ülő mód)

(Ha van szemkövetés): 5-pontos kalibráció és minőségjelző (OK / Low quality). VR mentális rotáció feladatoknál ezt a szakirodalom tipikusan alkalmazza.

Tutorial + 5–10 gyakorló próba

Egyszerű objektumok, hosszabb időkorlát, azonnali visszajelzés

Megértés-ellenőrző mini-kérdés: “Mit kell választanod?” (HU/EN)

Éles teszt

Blokkokba rendezve (pl. 2×30 trial), közte kötelező rövid szünet

Trialonként fixáció + stimulus + válasz + rövid ITI

Riport + export

Összpontszámok, grafikonok, regresszió RT vs szög, hibák

Export: session_<id><date>.json + session<id>_<date>.csv

VR KÖRNYEZET ÉS KOMFORT
A környezeted leírása jó, ezt “vizsgálati standardként” érdemes rögzíteni.

Sematikus 3D tér, csak padló, kb. 5×5 m “világos zóna”, azon túl köd/fade-out.

Nincs lokomóció (nem mozog a user), nincs kamera-animáció (VR rosszullét minimalizálása).

Stimulusok 1–2 m távolságban, szemmagasság környékén, mindig konzisztens elrendezésben.

Két vizuális segéd (UX):

“Ghost plane”: áttetsző segédsíkok / tengelykeret opcionálisan bekapcsolható (tutorialban alapból ON, élesben alapból OFF).

Fix “referencia-keret” finoman jelölve (pl. nagyon halvány világ-tengely ikon), hogy az értelmezés könnyű legyen, de ne adjon “trükkös kapaszkodót”.

STIMULUSOK ÉS FELADATLOGIKA (CORE DESIGN)
A Shepard–Metzler típusú stimulusok tipikusan kockákból felépülő, karokkal/elágazásokkal rendelkező 3D alakzatok, és a feladat lényege az “azonos vs tükör/eltérő” döntés.

6.1 Feladattípusok (két implementálható mód)

A te koncepciód “1 target + több opció” formátum. Emellett érdemes egy “klasszikus” pár-összehasonlítást is betenni, mert sok szakirodalmi minta erre épül.

A) Multi-choice (a te leírásod szerinti)

1 target “kockakígyó”

3–5 alternatíva különböző orientációkban

Feladat: kiválasztani az egyetlen tökéletes egyezést (vagy beállítással 2 helyes is lehet, MRT-szerűen)

B) Same/Mirror (klasszikus Shepard–Metzler)

2 objektum egyszerre

Válasz: “AZONOS” vagy “TÜKÖR / NEM AZONOS”

Előny: nagyon tiszta RT–szög modell és nem “keresési” feladat.

6.2 Szögeltérések és trial paraméterek

A VR-irodalomban gyakori a 0/60/120/180° beállítás; más stimulus-készletek (occlusion minimalizálás miatt) 0/50/100/150° körüli értékeket is használnak.

Javasolt default:

Szögek: {0, 60, 120, 180}

Trialok száma: 60 (rövid) vagy 120 (teljes), 2 blokkban

Fixáció: 1500 ms (VR mentális rotációs feladatoknál bevett).

Válasz-időkorlát: nehézségtől függően 4–10 s

Inter-trial interval (ITI): 500–800 ms

6.3 Distractor generálás (megtévesztők)

A megtévesztésnek két “tiszta” fajtája legyen, mert a hibázás típusa is informatív.

Tükörkép (isomer / mirrored): geometria “tükörözött”, rotációval nem egyeztethető.

Strukturális eltérés: hasonló komplexitás, de legalább 1–2 “kar” eltér.

A mentális rotáció teszteknél a tükrözött ingerek különösen relevánsak, és VR-ben szemmozgás-különbségek is kimutathatók az azonos vs tükör összevetésnél.

PARAMÉTEREZHETŐSÉG (NEHÉZSÉG ÉS MÓDOK)
A cél az, hogy legyen “vizsgálati standard” (3 preset), és legyen “kutatási/fejlesztési” custom.

Preset szintek (default):

Könnyű: rövidebb alakzat, kevesebb “törés”, 3 opció, hosszabb időkorlát

Közepes: alap komplexitás, 4 opció, közepes időkorlát

Nehéz: hosszabb/összetettebb alakzat, 5 opció, rövid időkorlát, több tükördistractor

Custom paraméterek:

“Kígyó” komplexitás: kockaszám, karok száma, törésszögek

Distractorok száma és típusa (mirror vs structural)

Megjelenítési időkorlát

Statikus vs forgó stimulus (auto-rotáció)

Forgás: tengely (X/Y/Z), irány, sebesség (deg/s)

Megjegyzés a validitásról: az auto-rotáció mód hasznos “stressz” és figyelmi terhelés növelésére, de célszerű külön mérési módként kezelni (külön normákkal), mert megváltoztatja a kognitív stratégiát.

MÉRENDŐ VÁLTOZÓK ÉS KIÉRTÉKELÉS
A rendszer akkor lesz “tudományos”, ha nem csak nyers adatokat ment, hanem standard, újraszámolható indikátorokat is képez.

8.1 Alap metrikák (kötelező)

Reakcióidő (ms): stimulus megjelenéstől a végleges választásig

Pontosság: helyes/összes, és hibaarány

Kihagyás/timeout arány

Hibák típusa: mirror vs structural (ha külön jelölöd)

8.2 Mentális rotációs modellmutatók (ajánlott)

A Shepard–Metzler hatás tipikusan RT–szög közel lineáris összefüggést ad, ezért a következőket érdemes számolni.

RT–szög regresszió meredekség (ms/deg): “mentális rotációs költség”

Intercept (ms): döntési + perceptuális alapidő

Becsült rotációs sebesség (deg/s): ~ 1000 / slope(ms/deg)

8.3 Szemmozgás metrikák (opcionális, moduláris)

A VR mentális rotáció + eye-tracking irodalomban tipikus metrikák: fixációs idő arány, fixációk száma objektumon belül, szakkádok száma/second, stratégia-ráta.

Percent fixation time (%)

Within-object fixations (db/s)

Saccades between objects (db/s)

Strategy ratio (definiáld a kiválasztott módszer szerint)

Fallback: ha nincs eye-tracking, gyűjts “head-gaze” irányt (durva proxy), és jelöld a riportban, hogy “nem szem, hanem fej”.

8.4 Stressz/biometria (placeholder)

HR/HRV (pl. mellkaspánt WebBluetooth-on)

Pupilla (ha headset API adja)

EDA stb. (később)

Itt most csak az interfészt és a “null-safe” adattárolást építsd ki, hogy később plug-in legyen.

ADATMENTÉS, EXPORT, GDPR-SZEMLÉLET
Repülőorvosi környezetben kritikus, hogy mi hol tárolódik, és visszakereshető-e.

Session adatmodell (minimum):

participant_id, timestamp, app_version, device_info

config (minden paraméter snapshotja)

trials: [trial_id, angle, stimulus_id, distractor_types, correct, rt_ms, timeout, selected_option, gaze_metrics?, bio_metrics?]

Tárolás és export:

IndexedDB: session-ök listája (helyben)

Export gomb: CSV (trial-szintű sorok) + JSON (teljes struktúra)

Opcionális “examiner PIN” az exporthoz

AUTOMATIKUS NEHÉZSÉG-ADAPTÁCIÓ (OPCIONÁLIS)
Ez a funkció jól hangzik, de csak akkor “tudományos”, ha determinisztikus és naplózott.

Javasolt adaptáció (konzervatív):

Trigger: 10 trial mozgóablak

Ha accuracy > 85% és median RT csökken: +1 nehézség (pl. több distraktor / rövidebb limit)

Ha accuracy < 60% vagy timeout nő: -1 nehézség

Stressz alapján csak “flag” jelzés (ne avatkozzon be automatikusan, amíg nincs validálva)

MINŐSÉGBIZTOSÍTÁS ÉS VALIDÁCIÓ (RÖVID TERV)
A cél az, hogy a tool legalább “belső” validitási ellenőrzést tudjon.

Beépített sanity check: RT–szög regresszióban pozitív meredekség elvárható; ha nem, jelöld “atipikus minta / instrukció félreértés / random kattintás” gyanúként.

Teszt–reteszt pilot: ugyanaz a személy 1 hét különbséggel (belső megbízhatóság becslése).

VR kontextus relevancia: pilóta/aviáció kontextusban mentális rotációs teszteket ténylegesen használnak előszűrésben/értékelésben, de a prediktív érték vitatott, ezért a riportban maradj “kognitív profil” nyelven, ne “alkalmas/alkalmatlan” kijelentésben.