Browsing by Author "Hatira, Nour"

Now showing 1 - 3 of 3

Citation - Scopus: 2
Enhancing Eye-Hand Coordination in Volleyball Players: A Comparative Analysis of VR, AR, and 2D Display Technologies and Task Instructions
(IEEE Computer SOC, 2024) Hatira, Nour; Aliza, Aliza; Batmaz, Anil Ufuk; Sarac, Mine
Previous studies analyzed user motor performance with Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) Eye-Hand Coordination Training Systems (EHCTSs) while asking participants to follow specific task instructions. Although these studies suggested VR & AR EHCTSs as potential training systems for sports players, they recruited participants for their user studies among general population. In this paper, we examined the training performance of 16 professional volleyball players over 8 days using EHCTSs with three display technologies (VR, AR, and 2D touchscreen) and with four distinct task instructions (prioritizing speed, error rate, accuracy, or none). Our results indicate that volleyball players performed best with 2D touchscreen in terms of time, error rate, accuracy, precision, and throughput. Moreover, their performance was superior when using VR over AR. They also successfully followed the task instructions given to them and consistently improved their throughput performance. These findings underscore the potential of EHCTS in volleyball training and highlight the need for further research to optimize VR & AR user experience and performance.
Fine Motor Tasks in Virtual Reality: the Impact of Haptic Feedback and Object Characterization
(IEEE-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2025) Hatira, Nour; Sarac, Mine
Fine motor tasks in Virtual Reality (VR) are often constrained by the lack of natural sensory cues, particularly the sense of touch. Previous studies have shown that object characteristics (e.g., shape and size) influence how users perceive and interact with objects. However, the literature lacks insight into how these factors affect each other. This study investigates how different haptic feedback modalities and object characteristics influence user performance during fine motor tasks in VR. We conducted a user study with 25 participants as SenseGlove Nova 1 rendered alternative haptic feedback conditions: combined (force and vibration), force-only, vibration-only, and no feedback. Participants grasped and inserted virtual objects of different shapes (cube, cylinder, pentagon, triangle) and sizes (small, medium, large) into a toybox. Our results show that combined feedback consistently led to greater precision, fewer collisions, and an improved manipulation experience, particularly with larger and more complex objects. Object characteristics also significantly influenced performance: medium-sized and simpler-shaped objects created the best results. Additionally, object characteristics also influenced performance, with medium-sized and simpler-shaped objects leading to better performance. Our findings indicate the need to choose haptic feedback modalities based on object-specific characteristics for better user performance and experience.
Sanal Gerçeklıkte El-Göz Koordinasyonu ve İnce Motor Kontrolü: Değerlendirme Metrikleri ve Haptık Geri Bildirim Stratejileri
(2025) Hatira, Nour; Stroppa, Mine Saraç
Sanal Gerçeklik (SG), eğitim ve motor beceri gelişimi için bir platform olarak giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, sanal gerçeklikte görev performansı için kritik öneme sahip olan etkili ince motor kontrolü ve El-Göz koordinasyonunun (EGK) sağlanmasında zorluklar devam etmektedir. Bu tez, sanal gerçeklikte EGK'yi iki tamamlayıcı perspektiften incelemektedir: performans değerlendirmesi ve Haptik geri bildirim yoluyla motor iyileştirme. İlk olarak, farklı görev talimatlarının (doğruluk, hata veya nötr odaklı) zaman içinde performansı nasıl etkilediğini incelemek için çeşitli fiziksel yeteneklere sahip 36 katılımcıyla uzunlamasına bir kullanıcı çalışması gerçekleştirdik. Daha sonra, SG tabanlı EGK Eğitiminde (EGKE) yaygın olarak kullanılan performans ölçümlerini değerlendirdik. Analizimiz, Throughput'un özellikle hız-doğruluk ödünleşiminin varlığında performansı doğru bir şekilde yakalamadaki sınırlamalarını ortaya koydu. Sonuç olarak, EGKE performansını daha etkili bir şekilde değerlendiren alternatif ölçütler önerdik. İkinci olarak, ince motor görevleri sırasında Haptik geri bildirimin kullanıcı etkileşimi üzerindeki rolünü inceledik. Haptik geri bildirim sağlamak için SenseGlove Nova 1 kullandığımız ve 24 katılımcının yer aldığı bir kullanıcı çalışması gerçekleştirdik. Bu çalışmada, farklı haptik modalitelerin (birleşik, yalnızca kuvvet, yalnızca titreşim ve hiçbiri) ve nesne özelliklerinin (boyut ve şekil) görev performansı üzerindeki etkilerini değerlendirdik. Bu çalışmanın sonuçları, kombine geri bildirimin hassasiyeti önemli ölçüde artırdığını, çarpışmaları azalttığını ve özellikle daha büyük ve daha karmaşık nesne şekilleri için genel manipülasyon deneyimini iyileştirdiğini gösterdi.